CC BY
20Заключение
Для каждой отрасли определена оптимальная модель, описывающая коэффициенты структуры капитала. Для строительных компаний этот коэффициент связан с общей долей заемных средств из-за высокой концентрации краткосрочных заемных средств, для компаний, оперирующих с недвижимостью - с долей долгосрочных. В результате исключения незначимых переменных, для каждой из отраслей большое влияние оказывает коэффициент рентабельности активов, описывающий долю чистой прибыли в совокупных активах. Знак при переменной совпадает с нашими предположениями. Для строительных организаций значимым также оказался коэффициент рентабельности продаж.
Список используемых источников.
1. Бабешко Л.О. Прогнозирование финансово-экономических показателей по разнородным данным: монография /Л.О. Бабешко, В.А. Бывшев. — М.: РУСАЙНС, 2017. —356 с. ISBN 978-5-4365-1786-5.
2. Макарова С. Г., Великороссова Е. Н. Особенности формирования структуры капитала компаний в различных отраслях российской экономики // Аудит и финансовый анализ. — 2014. — № 2. — С. 425-438.
3. Орлова И.В., Турундаевский В.Б. Многомерный статистический анализ при исследовании экономических процессов. Монография. — М.: МЭСИ, 2014. — С. 190
4. Ратникова Т. А. Введение в эконометрический анализ панельных данных // Экономический журнал ВШЭ. 2006. №4. - URL: http://cyberlenmka.m/artide/n/wedenie-v-ekonometricheskiy-analiz-panelnyh-dannyh-2 (дата обращения: 26.11.2017).
КиберЛенинка: https://cyberleninka.ru/article/n/ vvedenie-v-ekonometricheskiy-analiz-panelnyh-dannyh-2
5. Щукина Т.В. Детерминанты структуры капитала российских коммерческих предприятий. Современная экономика: проблемы и решения, [S.l.], v. 1, p. 121-128, апр. 2015. ISSN 2078-9017. Доступно на: <https://meps.econ.vsu.ru/index.php/meps/article/vie w/867>. Дата доступа: 26 ноя. 2017.
6. Bogomolov A.I., Nevezhin V.P. Information impact on the competitive economic system / Экономика и управление: проблемы, решения. 2017. Т. 4. № 3. С. 45-48.
7. Ferri, Michael G., and Wesley H. Jones. "Determinants of Financial Structure: A New Methodological Approach." The Journal of Finance, vol. 34, no. 3, 1979, pp. 631-644. JSTOR, JSTOR, www.jstor.org/stable/2327431.
V V ===================================
УДК 330.43
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА ОБЪЁМЫ БЮДЖЕТНЫХ ИНВЕСТИЦИЙ
Кондратенко М.А., студентка Научный руководитель: Богомолов А.И.,к.т.н., доцент Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва
Аннотация: С целью выявления факторов, оказывающих негативное влияние на уровень бюджетных инвестиций и замедляющих, таким образом, экономический рост в России, в статье рассматривается эконометрическая модель факторов, влияющих на объёмы бюджетных инвестиций, оценивается качество модели, значимость включенных в неё факторов, а также проверяется наличие автокорреляции остатков. Данные представлены за 2004 - 2016 года.
Ключевые слова: бюджетные инвестиции, эконометрический анализ, инфляция, доходы консолидированного бюджета Российской Федерации, ВВП, тест Фишера, тест Рамсея, тест Стьюдента, тест Дарбина - Уотсона, автокорреляция
ECONOMETRIC INVESTIGATION OF FACTORS INFLUENCING THE VOLUMES OF
BUDGET INVESTMENT
Kondratenko M.A.,student Scientific adviser: Bogomolov A.I., Ph.D., Associate Professor Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow
Abstract: In order to identify factors that have a negative impact on the level of government investment and thus slow down economic growth in Russia, the article considers an econometric model of factors affecting the volume of budget investments. During the analysis the quality of the model and the significance of factors included were assessed, and also autocorrelation of residues was checked. Data are represented for 2004 - 2016.
Keywords: budget investments, econometric analysis, inflation, income of the consolidated budget of the Russian Federation, GDP, Fisher test, Ramsey test, Student's test, Durbin - Watson test, autocorrelation
В условиях экономической нестабильности, участие государства в контроле инвестиционных процессов является неотъемлемой частью стабилизации экономики. Актуальность построения факторной модели бюджетных инвестиций обусловлена тем, что последствия экономического кризиса оказывают
существенное влияние на доходы субъектов хозяйствования. Снижение доходов стимулирует сбережение: если население сберегает больше, то объём инвестиций снижается. В такие периоды ухудшается финансовое положение юридических лиц, в том числе, происходит удорожание кредитов коммерческих банков и сокращается их число, так как у банков нет уверенности в стабильности экономики, и, соответственно, в
уровне, позволяющем покрывать свои обязательств. В связи с этим, для малого сектора бюджетные инвестиции становятся
существенным преимуществом, позволяющим выжить в конкуренции и условиях дефицита финансовых ресурсов. Тем не менее, бюджетные инвестиции напрямую зависят от объёмов доходов государства, поэтому рассматриваемая эконометрическая модель будет иметь вид: У — ао + а: х XX] + а2 х Х2 + аз х Х3 + а4 х Х4 , где Х: - ВВП в текущих ценах, млрд руб. Х2 - Годовая инфляция в России, % Х3 - Доходы консолидированного бюджета Российской Федерации Представим в таблице исходные данные модели:
том, что их заёмщики будут получать доход на Таблица 1 - Динамика факторов, оказывающих влияние на объёмы бюджетных инвестиций 2004 -
2016гг. [1, 2]
Год ВВП в текущих ценах, млрд. руб. Годовая инфляция в России,% Доходы консолидированного бюджета Российской Федерации, млрд. руб. Объём бюджетных инвестиций, млрд. РУб.
2004 17027,2 11,74 5 429, 89 489,3
2005 21609,8 10,91 8 127 091,8 677,7
2006 26917,2 9 10 076 222,4 828,3
2007 33247,5 11,87 12 609 579,9 1190,8
2008 41276,8 13,28 15 474 706, 5 1589,6
2009 38807,2 8,8 13 264 372, 5 1537,3
2010 46308,5 8,78 14 842 758,2 1577,1
2011 59698,1 6,1 19 011 887,9 1861,8
2012 66926,9 6,58 20 633 734,7 2114,6
2013 71016,7 6,45 21 185 064,1 2315,5
2014 79199,7 11,36 23 402 539,6 2069,7
2015 83232,6 12,9 22 967 394,5 2052,2
2016 86043,6 5,4 23 383 881,9 2212,8
«Хроноэкономика» № 6 (8). Декабрь 2017 www.hronoeconomics.ru
66
После составления эконометрической модели, необходимо провести тесты для её дальнейшего исследования. Необходимо удостовериться, что распределение остатков в модели нормальное. Для этого воспользуемся функцией «анализ данных», построим регрессию и с помощью описательной статистики проанализируем остатки:
Таблица 2 - «Анализ данных: основные
результаты»
Стандартная ошибка 34,27818
Стандартное отклонение 123,5917
Эксцесс -0,86686
Асимметричность 0,048491
Как видно из таблицы, эксцесс и асимметричность меньше стандартного отклонения более чем в 5 раз, следовательно, можно сделать вывод о нормальном распределении модели.
Оценим качество составленной модели с помощью теста Фишера. Для этого воспользуемся функцией ЛИНЕИН.
Аргументами данной функции являются все известные значения X, значения У, а также константа 1 и статистика 1. По результатам проведенного теста было выявлено, что Б = 165,1и Бкр = 5,12, следовательно, модель можно считать качественной и ей можно доверять при составлении прогнозов.
Далее проведем тест Стьюдента на значимость коэффициентов. Данный тест также проводится на базе функции ЛИНЕИН, воспользовавшись которой мы находим значения коэффициентов аь а2, а3 , ошибки коэффициентов 8аь 8а2, 8аз, а также степени свободы. Табличное значение гкр рассчитаем с помощью функции СТЬЮДРАСПОБР при уровне вероятности ошибки 5% и 11 степенях свободы и получим 1;кр = 2,262. Далее находим дроби Стьюдента по формуле га; = а^/Ба^:
Таблица 3 - Данные для нахождения дробей Стьюдента
Исключаем поочередно из модели X] и Х2, так как дроби Стьюдента для коэффициентов «а» при данных факторах самые маленькие по модулю, и их исключение из модели увеличивает число Фишера, что говорит о невысокой статистической значимости факторов X] и Х2 (ВВП в текущих ценах, млрд. руб. и годовая инфляция в России,% соответственно). То есть данные факторы не оказывают определяющего влияния на объёмы бюджетных инвестиций. 1а1> гкр, значит фактор Х3 - доходы консолидированного бюджета Российской Федерации - является статистически значимым. Тест Стьюдента пройден.
Поскольку 2 из 3, включенных в первоначальную модель, фактора были исключены, проведем тест Рамсея, чтобы убедиться в том, что наиболее существенные факторы были учтены и модель не следует искать дополнительные факторы, чтобы повысить её эффективность. Данные для проведения теста представлены в таблице 4.
Используя функцию ЛИНЕИН, находим число Фишера для двух случаев:
• когда в модель включен единственный фактор, который по результатам теста Стьюдента был выделен как наиболее статистически значимый, тогда Fl = 165,0998.
• когда в модель добавлены несколько новых переменных Yл, Yл2, Ул3 и F2 =103,5605
Р1>Б2 - значит, модель с одним фактором -доходы консолидированного бюджета
Российской Федерации - более качественная и не требует дальнейшего поиска существенных факторов.
Проведем заключительный тест на автокорреляцию остатков, чтобы выяснить, необходимо ли повышать эффективность модели. Применение критерия Дарбина— Уотсона основано на сравнении величины DW с теоретическими значениями ^ и ёи для заданного числа наблюдений N[3]. По данным модели получаем DW = 1,784. При степени свободы N = 11 и количеству показателей К = 4, получаем ^ = 1,01 и аи = 1,34. (см. рис. 1),
следовательно, тест пройден, и автокорреляция не обнаружена.
а1 а2 а3
а1 0,1471227 -28,959199 -0,0139613
0,0384694 16,246107 0,0097574
га; 3,8244042 -1,7825316 -1,4308401
Таблица 4 - «Данные для проведения теста Рамсея»
Объём бюджетных инвестиций, млрд. руб. Доходы консолидированного бюджета Российской Федерации, млрд. руб. ул ул2 ул3
489,3 5 429, 89 531,0509944 282015,1586 149764430,4
677,7 8 127 091,75 793,6534496 629885,7981 499911036,5
828,3 10 076 222,44 983,4212829 967117,4196 951083853,5
1190,8 12 609 579,91 1230,071175 1513075,096 1861190062
1589,6 15 474 706,47 1509,022452 2277148,76 3436268605
1537,3 13 264 372, 5 1293,822037 1673975,463 2165826343
1577,1 14 842 758,2 1447,49531 2095242,673 3032853943
1861,8 19 011 887,96 1853,405037 3435110,231 6366650605
2114,6 20 633 734,7 2011,308636 4045362,429 8136472388
2315,5 21 185 064,1 2064,986552 4264169,459 8805452588
2069,7 23 402 539,56 2280,882123 5202423,257 11866114201
2052,2 22 967 394,52 2238,515581 5010952,008 11217094149
2212,8 23 383 881,86 2279,065371 5194138,963 11837782241
полная автокорреляция
0
зона
неопределённости
нет
автокорреляции
зона отрицательная
неопределённости автокорреляция
1,784
Рисунок 1 - Тест Дарбина - Уотсона
4
Таким образом, итоговая модель линейна и имеет вид:
У — а0 + а1 х Х1, где X! - доходы консолидированного бюджета Российской Федерации
С экономической точки зрения, объём ВВП и темпы инфляции оказывают существенное влияние на объёмы бюджетных инвестиций с той точки зрения, что данные макроэкономические факторы являются одними из основных, влияющих на динамику доходов бюджетов бюджетной системы Российской Федерации. Тем не менее, с точки зрения статистической значимости, данные макроэкономические факторы являются косвенными, а объём доходов консолидированного бюджета Российской Федерации напрямую влияет на объёмы бюджетных инвестиций.
Проведенные исследования с использованием предложенной модели подтвердили её качество и полноту отражения влияющих факторов. Это создаёт предпосылки для использования модели
при анализе статистических данных по объёмам бюджетных инвестиций в России, а также для составления дальнейших прогнозов и выявления существенных взаимосвязей, на основе которых могут быть предложены практически значимые сценарии повышения эффективности процессов бюджетного инвестирования.
Список использованных источников:
1. Официальный сайт Федерального Казначейства России. - URL: http://www.roskazna.ru/ (дата обращения 01.12.2017)
2. Федеральная Служба Государственной Статистики [Электронный ресурс]. - URL: http://www.gks.ru/ (дата обращения 26.11.2017)
3. Эконометрика / Новиков А.И. - М.: Дашков и К, 2017. - 224 с.: ISBN 978 - 5 - 394 - 01683 - 7
4. Невежин, В.П. Практическая эконометрика в кейсах: учебное пособие /В.П. Невежин, Ю.В. Невежин. - М.: ИД ФОРУМ:ИНФРА-М, 2017.
: V V =
