CC BY
120ТЕОРЕТИЧЕСКИЙ ОБЗОР И КЛАССИФИКАЦИЯ КОЛИЧЕСТВЕННЫХ МОДЕЛЕЙ ИНВЕСТИРОВАНИЯ
В.С.ЛЕВИН,
доктор экономических наук, доцент, заведующий кафедрой финансов и кредита
Т.Н. ЛЕВИНА,
соискатель кафедры финансов и кредита
Н.С. СОВЕТОВА,
соискатель кафедры финансов и кредита Оренбургский государственный аграрный университет
Широта круга объектов инвестирования не только подразумевает многообразие используемых в теории и практике прогнозно-аналитических моделей, но и свидетельствует об отсутствии единой методики количественной оценки факторов, влияющих на объемы инвестирования. Обобщение и систематизация результатов многочисленных исследований позволили построить авторскую классификацию количественных моделей инвестирования.
Ключевые слова: инвестиции, модель, инвестирование, инвестиционный, анализ, развитие, классификация.
В экономических исследованиях термин «классификация» может употребляться в двух случаях: во-первых, как метод упорядочивания, анализа, хранения и эффективного поиска информации; во-вторых, как средство научного поиска, позволяющего разделить исходную совокупность на однородные группы. Нами будет использоваться второе понятие термина «классификация», позволяющее упорядочить множество моделей инвестирования, представленных в теории инвестиций, а также в прикладных статистических и эконометрических исследованиях.
Классифицировать модели инвестиций пытались в свое время многие авторы. Так, в одних случаях речь шла об иностранном опыте применения моделей инвестирования, весьма полезном с теоретической точки зрения, но не отвечающем современным особенностям развития нашей экономики.
В других случаях предпринимались попытки описания сложного механизма инвестиционного
развития в России отечественными учеными, занимающимися отдельными его направлениями. Эти исследования ориентировались на разработку отраслевого, регионального, микроэкономического анализа статистики инвестиций с использованием только пространственных или только временных совокупностей в качестве объектов исследования, не охватывая всего комплекса проблем и современных методов анализа и прогнозирования инвестиций. В связи с этим возникла необходимость проведения такого рода упорядочивания и построения классификации моделей инвестирования.
Обратимся к прикладным моделям, используемым в инвестиционном анализе. Возможные варианты инвестиционного развития любой страны можно свести к спектру моделей, и каждую из них модифицировать и конкретизировать применительно к отдельно взятому государству. Само же число инвестиционных моделей, по мнению В. С. Барда [5, с. 106], ограничено. В экономической литературе системная характеристика всех возможных моделей инвестиционного развития отсутствует, но отдельно взятые модели обстоятельно рассматриваются в научных публикациях. В связи с этим представляется целесообразным рассмотреть признаки классификации моделей инвестирования и выделить виды (типы) моделей в комплексе, систематизировать видение проблем обновления капитала различными учеными.
Одним из основных с точки зрения уровня развития экономики и характера протекания инвести-
ционного процесса будем считать такой признак, как уровень инвестиционного развития. При этом важно выделить модели инвестирования с высоким и низким уровнями развития экономики.
В соответствии с типологией по степени инвестиционного развития можно выделить следующие семь моделей [5]. Первые четыре описываются В. С. Бардом в критическом аспекте, так как оторваны от реальной действительности, и поэтому в чистом виде практически не встречаются в современной экономике.
Первая — полностью либерализованная рыночная экономика, но закрытая от воздействия внешнеэкономических факторов; вторая — полностью открытая для мирового рынка экономика, но ограничивающая использование внутренних инвестиционных возможностей; третья — ультралиберальная модель чисто рыночного механизма инвестирования с развитым фондовым рынком, но с полностью оторванными от инвестиционного процесса финансовыми ресурсами в реальном секторе экономики; четвертая — чисто распределительная модель инвестиционного процесса с главенствующей ролью государства применима в основном в экстремальных условиях (во время войны, экономического кризиса и т.д.). Оставшиеся модели в том или ином аспекте приближены к условиям протекания инвестиционного процесса в нашей стране в различные исторические периоды.
Планово-распределительная модель при всех своих недостатках (пассивным использованием денежных форм и финансовых потоков, планово-распределительным характером принимаемых решений и др.) обладала и положительными сторонами, позволившими СССР добиться значительных успехов в инвестиционной сфере в 70-80-егг. ХХв.
Комбинированная модель инвестиционного процесса ориентирована, с одной стороны, на внутренние инвестиционные ресурсы и на развитие внутреннего рынка, с другой — на внешний рынок и на существенное добавление к внутренним инвестиционным ресурсам внешних.
Модель интегрированного финансово-инвестиционного процесса призвана объединить в себе механизм активного саморазвития товарно-денежных отношений с планово-распределительным механизмом хозяйствования.
Если проследить эволюцию развития инвестиционного процесса в России, то в начале ХХв. — это «безденежная модель тотального планово-распределительного хозяйства, основанного на ликвидации частной собственности, а в конце
века — ультралиберальный рыночный радикализм, тотально отрицающий всякую государственную собственность и государственное регулирование». Однако это не означает принципиальной несовместимости двух полярных механизмов хозяйствования в один интегрированный хозяйственный механизм. Как известно, именно такое совмещение успешно осуществлено во всех экономически развитых странах мира.
Н. В. Игошин [14, с. 17—32] использует подобный подход к определению моделей инвестиционного процесса на макроуровне. Однако им рассматривается не семь, а пять моделей: «полной либерализации экономики, защищенной государственным протекционизмом», «полной либерализации экономики, открытой мировому рынку», «мобилизационная модель», «планово-распределительная модель», «смешанной экономики». Таким образом, третья и шестая модели В. С. Барда не нашли отражения в более позднем исследовании Н.В. Игошина.
Уровень инвестиционного развития, на наш взгляд, тесно корреспондирует со степенью открытости экономики для иностранных инвестиций и внешней торговли. По степени открытости экономики можно выделить открытые и закрытые для внешнего мира экономики.
Е. В. Балацкий указал на важность прямых иностранных инвестиций (ПИИ),«... которые представляют собой реально работающие финансовые вложения в российскую экономику» [3]. Автором приводится критический анализ существующих подходов при эконометрическом исследовании ПИИ и рассматривается два класса моделей.
Первый, когда ПИИ являются зависимой переменной, а задача исследователей сводится к нахождению независимых переменных, определяющих их величину; второй, когда ПИИ являются независимой переменной, влияющей на основные макроэкономические показатели.
К первому классу моделей автор относит эконометрическую зависимость, использованную К. Мильнером и Е. Пинтекостом при исследовании потоков американских прямых инвестиций в отрасли английской экономики (массив из 48 отраслей за 1990г.). ВдругоймоделиВ.Н. Баласубраманьямом и Д. Гринвэем рассматриваются японские прямые инвестиции в страны еврорынка и рассматриваются временные модели.
Ко второму классу моделей автор относит модели, предложенные М. Жд. Фраем для экономики Малайзии, а также модели М. Фельдстейна
и Ч. Хариоки для 16 стран ОЭСР за 1960-1974 гг. в региональном аспекте.
Р. В. Павлюченко, Е. В. Балацкий затрагивают дифференциальную модель межстранового перераспределения капитала [2]. В частности, рассматриваются принципы мультипликатора, где объем инвестиций в развитых странах находится в прямо пропорциональной зависимости от ВНП и нормы накопления (инвестирования), и акселератора, когда ВНП определяется как частное от деления объема инвестиций и «коэффициента приростной капиталоемкости». Одним из недостатков модели авторы считают невозможность ее практического использования для переходных экономических режимов (к которым относят и экономику России), так как «современные исследования базируются на строго выверенных эконометрических зависимостях, а для получения значений акселератора необходимо строить регрессионные функции на основе динамических рядов».
Другой рассматриваемой моделью является модель экономического роста на базе производственных функций П. Вельфенса — П. Джесински, критика которой заключается в том, что «общий объем основного капитала страны-реципиента складывается из накопленного внутреннего капитала и ПИИ.
Такой подход представляется сомнительным: ПИИ в общем случае не могут приравниваться к основному капиталу из-за наличия временных лагов в освоении инвестиций и постепенного выбытия основных фондов. Кроме того, материализовавшиеся в основных фондах ПИИ, как правило, уже учитываются в национальной статистике по линии прироста внутреннего основного капитала, и, следовательно, это может повлечь за собой двойной счет».
Критике были также подвергнуты модели взаимодействия местных и иностранных инвестиций (модели типа «хищник — жертва») за то, что в них рассматриваются чисто производственные межсекторальные связи, а инвестиционные процессы остаются за бортом исследования; модифицированная разностная модель мультипликатора-акселератора за несопоставимость совокупных объемов инвестиций в национальной экономике и ПИИ, а также за неустойчивость акселераторов во времени; муль-типликаторная схема оценки роли ПИИ за то, что не рассматривается переходный период, в течение которого могут измениться и все базовые параметры, полагающиеся неизменными. Несмотря на отмеченные критические замечания, все пять описываемых моделей все же признаются авторами работоспо-
собными и показывают роль ПИИ в формировании темпов экономического роста страны.
Известные в теории модели инвестиций рассматриваются также с позиции мотивов (стратегических, психологических и экономических) и гипотез привлечения ПИИ [15, с. 397—412]. Они показывают преимущества и недостатки ПИИ по сравнению с экспортом и портфельным инвестированием на макроэкономическом и микроэкономическом уровнях. В отдельный раздел вынесены гипотезы ПИИ в теории внешней торговли.
Совершенно иной подход существует к оценке роли инвестиций в закрытой экономике. В частности В. Е. Маневич отмечает, что Д. М. Кейнс в фундаментальном труде «Общая теория занятости, процента и денег» в отличие от описанных выше моделей имеет в виду замкнутую экономику — отвлекается от внешнеэкономических связей, в частности от неравновесия экспорта и импорта, от ввоза и вывоза капитала. Поэтому «применительно к открытой экономике известный тезис о равенстве инвестиций и сбережений должен быть существенно скорректирован» [23].
Когда речь заходит об инвестиционном механизме не целой страны, а конкретного предприятия, то по степени агрегирования экономики целесообразно выделять макроэкономический и микроэкономический уровни. Причем детализация макроэкономического уровня возможна как для национальной экономики в целом, так и по отраслям экономики, видам экономической деятельности, макрорегионам (федеральным округам), регионам (субъектам Федерации), секторам экономики.
В теории инвестиций одна из микроэкономических моделей — модель инвестиционного поведения предприятия в рыночной среде описана И. А. Бланком [7, с. 52—65]. Она охватывает различные аспекты инвестиционной деятельности, формируя дифференцированную систему мотивации отдельных групп инвестиционных решений: накопления собственных инвестиционных ресурсов, использования накопленного капитала, альтернативного осуществления реальных или финансовых инвестиций, осуществления внутренних и внешних инвестиций, альтернативного осуществления инвестиций на отечественном и зарубежном рынках.
В исследовании, проведенном в Институте экономики переходного периода, представлен обзор теоретических моделей и подходов к анализу инвестиций, которые разделены авторами на макроэкономические и микроэкономические. Для
макроэкономических подходов характерно либо рассмотрение агрегированного инвестиционного поведения (на уровне региона или отрасли), либо анализ инвестиций с помощью концепции общего равновесия. Микроэкономические подходы описывают инвестиции как следствие поведения фирм, максимизирующего прибыль [16,с. 69—145].
Основное внимание авторы уделяют рассмотрению моделей инвестирования на микроэкономическом уровне экономики. При этом рассматриваются как хорошо известные в отечественной литературе модели — О-модель Дж. Тобина [11], неоклассическая теория инвестиций Д. Джорген-сена [6], теория стоимости капитала Модильяни — Миллера [37], так и сравнительно новые, малоизвестные модели инвестирования, описанные в западной экономической литературе в последние два десятилетия. Рассмотренные в этом исследовании модели, с точки зрения применимости для описания инвестиционного поведения российских предприятий, можно разделить на три группы.
К первой группе могут быть отнесены работы общего характера, выводы которых видятся одинаково уместными как для рыночной, так и для переходной экономики. Во вторую группу могут быть отнесены модели, применимость которых к российской экономике видится ограниченной либо в силу неадекватности теоретических предпосылок, на которые опираются эти работы, либо в силу отсутствия данных, необходимых для эмпирического применения этих моделей. В третью группу могут быть включены модели, особенно актуальные для российской экономики.
Однако проверка гипотез, вытекающих из описанных выше моделей, требует во многих случаях наличия данных, недоступных в российских условиях. Поэтому в практической части работы будут рассмотрены лишь некоторые следствия из указанных выше моделей, а также проверены отдельные выводы, полученные при анализе инвестиций на региональных данных.
В рамках агрегированного уровня могут рассматриваться отраслевые, секторальные и региональные модели инвестиционного процесса. Так, в Институте народнохозяйственного прогнозирования РАН для данных по РФ за 1990—2003 гг. построены инвестиционные функции для восьми отраслей промышленности: угольной, черной металлургии, химической и нефтехимической, лесной и деревообрабатывающей, строительных материалов, машиностроения и металлообработки, легкой и пищевой [17].
Существенным является вклад ученых этого научного центра в развитие методологии межотраслевого анализа в рамках таблиц «затраты — выпуск». Например, Н. В. Суворов и Е. Е. Балашова предложили специальную модификацию межотраслевой таблицы, где наряду с традиционными отраслями был добавлен сектор «капиталовложения» [32]; А. Р. Саяпова развивает методологию построения регионального межотраслевого баланса производства и распределения товаров и услуг в концепции СНС [30].
Также широко используется подход к выделению не отраслей, регионов или видов экономической деятельности, а отдельных секторов экономики, для которых строятся разнообразные модели инвестирования, основанные на регрессионном анализе. В частности, выделяются такие сектора: электроэнергетический, сталелитейный, нефтяной, телекоммуникационный, розничная торговля, «технологичный» рынок и др. [11].
Преимущества этого подхода заключаются в следующем. Во-первых, в специфических секторах производится более однородная продукция, что позволяет получить более надежные статистические выводы. Во-вторых, специфические секторные мультипликаторы, применяемые для построения регрессионных зависимостей, можно получить без использования бухгалтерской отчетности, что устраняет межстрановые различия в бухгалтерском учете, снимает проблему достоверности отчетности и раскрытия информации в малом бизнесе, где отчетность вовсе может отсутствовать, либо быть очень упрощенной.
В отечественной литературе в связи с активно протекающим процессом регионализации [26] значительное распространение получили исследования инвестиционного процесса, расширяющие статистическую методологию и отраженные в работах: Е.С. Завариной [12], Е. В. Заровой, Г Р. Хасаева [13], Е. А. Коломак [19], В.М. Ряб-цева, Г.И. Чудилина [29], В.А. Сивелькина [31], Г. О. Читая [36] и др. При статистическом исследовании инвестиционного процесса этими авторами рассматривались как динамические, так и пространственные модели.
В. В. Леонтьев «... особое внимание уделял развитию межрегионального анализа «затраты — выпуск», с помощью которых можно было судить о последствиях изменения конечного спроса на инвестиции» [27, с. 66]. Им было положено начало динамическому методу «затраты — выпуск», на основе которого стало возможным анализировать экономический рост. Таким образом, самосто-
ятельным признаком классификации моделей инвестиций может быть характер представления данных с выделением пространственных и времен-нь/х совокупностей.
В зарубежной литературе преобладающим типом являются модели, построенные по временным рядам. В то же время в современной отечественной статистике при наличии коротких временных рядов, а также значительной неоднородности распределения инвестиционных ресурсов по регионам, федеральным округам, экономическим и административным районам, муниципальным образованиям все больше внимания уделяется пространственным данным.
Примером разделения моделей инвестирования по пространственному и временному признаку являются статическая детерминированная задача планирования капиталовложений и динамические модели планирования производственных инвестиций [25, с. 308—313]. Причем, если пространственные данные используются только для решения детерминированной задачи, то временные ряды используются для построения как детерминированной, так и стохастической модели. Таким образом, самостоятельным признаком классификации моделей инвестирования может выступать характер взаимосвязей между факторами. В соответствии с этим признаком классификации целесообразно разделение моделей инвестирования на модели со стохастическими и детерминированными взаимосвязями.
Детерминированное моделирование инвестиций имеет жесткие функциональные зависимости и основано на предположениях линейности. По этой причине область их применения в статистике и эконометрике ограничена, так как в основном связана с применением экономико-математических методов при определении оптимальных объемов капиталовложений.
Так, П. Массе рассматривает модели отбора капитальных вложений, применимые к достаточно однородным отраслям, подобным электроэнергетике, добыче полезных ископаемых, транспорту, где в качестве инструментария используется математическое программирование, главным образом линейное [24]. Также различаются чисто стохастические ситуации, для которых известны объективные вероятности тех или иных экономических величин и ситуации собственно неопределенные, в которых возможно применение субъективных вероятностей и методов статистических решений.
В известной модели Р. Солоу, характеризующей «золотой уровень накопления капитала» [5, с. 18—
19], также используется методика и инструментарий линейного программирования [28, с. 503—504], что относит ее к детерминированным моделям.
Широкий класс стохастических моделей описан Л.О. Бабенко [1], которая рассматривает регрессионные модели финансового анализа и кол-локационные модели прогнозирования доходности финансовых активов и индексов.
Другим классификационным признаком моделей инвестирования будем считать характер вложения средств в объекты инвестирования, в соответствии с которым необходимо выделять финансовые и реальные (нефинансовые) инвестиции. Характер вложения средств связан непосредственно с объектами инвестирования, круг которых существенно расширился в рыночных условиях.
Полезным следует признать богатейший опыт построения различных финансовых моделей инвестирования, присущих странам с развитым фондовым рынком и денежно-кредитными институтами. Так как в нашей стране уровень инвестиционного развития, развития фондового рынка и денежно-кредитных институтов остается недостаточным, а степень монетизации экономики мала, то преобладающим, с точки зрения объектов инвестирования, является построение моделей, ориентированных на реальные (нефинансовые) активы в смысле СНС.
Модели финансового инвестирования могут разделяться, с одной стороны, на модели, характеризующие доходность и рискованность финансовых активов — рыночная модель У. Шарпа (Market Model), модель оценки финансовых активов (Capital Asset Pricing Model), модель арбитражного ценообразования С. Росса (Arbitrage Pricing Theory), однофакторные и многофакторные модели фондового рынка, модели дисконтирования дивидендов (Dividend Discount Model) и др., с другой стороны, модели, характеризующие комплексное финансовое состояние хозяйствующего субъекта и структуру капитала — Альтмана, Тоффлера — Тисшоу, Лиса, Чессера, Давыдовой — Беликоваидр. [15,11, 6, 37, 28,1,4,25]. Существует множество других моделей финансового инвестирования: модели налоговой политики, деятельности банков, фондовых бирж илизинговыхкомпанийидр. [10, 18,20].
Упомянутые выше модели в меньшей степени применимы для характеристики реальных (нефинансовых) инвестиций. Однако особенности применения некоторых моделей финансового инвестирования (САРМ, DDM) применительно к стоимости капитала фирмы и проектному ин-
вестированию, а не на рынке ценных бумаг [16, с. 349-448].
По мнению А. Дамодарана [11, с. 975—976], модели оценки, разработанные для финансовых активов, подходят к реальным активам, так как между ними существует несколько общих характеристик: их ценность определяется создаваемыми ими денежными потоками, неопределенностью, связанной с ними, и ожидаемым ростом этих денежных потоков. При прочих равных условиях, чем выше уровень и рост денежных потоков и чем ниже риск, связанный с ними, тем выше ценность актива. Но есть и несколько серьезных различий между этими двумя классами активов.
Во-первых, модели риска и доходности, используемые для оценки финансовых активов, нельзя применять для анализа реальных активов из-за различий в ликвидности двух рынков и типах инвесторов каждого рынка.
Во-вторых, существуют также различия в природе денежных потоков, генерируемых финансовыми и реальными инвестициями.
В частности, реальные инвестиции имеют ограниченный период существования и должны оцениваться с учетом этого обстоятельства, в то время как многие финансовые активы, например акции, имеют неограниченный срок жизни.
В-третьих, учитывая в целом одинаковый характер реагирования реальных и финансовых активов на динамику макроэкономических показателей, существует одна переменная, которая имеет совершенно разные последствия на эти виды активов, — инфляция.
Например, Фамаи Шверт [38], исследовавшие доходность активов, показали, что увеличение уровня инфляции на 1 % вызывает снижение курсов облигаций на 1,5% и снижение курсов акций на 4,2 %. И, наоборот, на реальные активы неожиданная инфляция оказывает положительное воздействие. По существу, единственным классом активов, который испытывал на себе положительное влияние неожиданной инфляции, оказалась жилая недвижимость. Это можно объяснить несколькими причинами — от более выгодного налогообложения до возможности потери веры инвесторов в финансовые активы: когда инфляция выходит из-под контроля, они предпочитают держать инвестиции в реальных активах.
Для характеристики реальных инвестиций могут использоваться следующие модели. Одна из них относится к классу «наивных» моделей [9]. Она представляется в качестве некоего эталона при
сравнении различных инвестиционных функций, в которую дополнительные лаговые значения инвестиций включаются до тех пор, пока продолжает расти значение Я2. Инвестиционная теория может считаться приемлемой, если лучшее из уравнений, строящихся на основе ее выводов, оказывается, по крайней мере, не хуже, чем «наивная» модель.
Кроме того, здесь рассматриваются модели простого и модифицированного акселератора; модель, использующая показатели ликвидных ресурсов; модель, исходящая из размеров прибыли; неоклассическая модель с учетом дохода от изменения рыночной стоимости активов; неоклассическая модель без учета дохода от изменения рыночной стоимости активов.
Эти модели рассматриваются как на макроэкономическом уровне, где авторами приводятся результаты оценивания различных инвестиционных функций на основе годовых статистических данных по Великобритании за 1955—1970гг., так и на микроуровне, где сравниваются пять инвестиционных моделей по 15 американским корпорациям за 1949-1963 гг.
Э. Берндт при прогнозировании совокупных инвестиционных расходов на микроуровне основное внимание уделяет решению проблем автокорреляции и распределенных лагов. Он описывает пять эконометрических моделей, построенных на информационных массивах частного предпринимательского сектора США в 1954—1979 гг. Это акселераторная модель, модель денежного потока, неоклассическая модель, тобиновская q-мoдeль и авторегрессионная модель временных рядов.
Модели апробировались на квартальных данных в трех временных интервалах: 1958—1973, 1954—1977, 1956—1979 гг. Сравнительный анализ этих инвестиционных моделей позволил заключить, что ни одна из них не имеет абсолютного превосходства над остальными, и в условиях США не в состоянии точно предсказывать объемы инвестиций для различных временных интервалов. По мнению автора, «... мы до сих пор не способны предсказать инвестирование с достаточной степенью точности и даже не можем на основе практических результатов решить, какая же форма уравнения инвестиций стабильнее и предпочтительнее. Совсем разочаровывает то, что идентифицировать по отдельности и достоверно оценить лаги ожиданий, заказов, поставок и «созревания» проектов оказалось очень сложно. Движение вперед есть, но, увы, слишком медленное. Успешно свести очень сложный процесс инвестирования к ограниченному числу переменныхипараметров сложно» [6, с. 329].
fyfc&ecmuu/xo-frfcafr деятельность
29 (158) - 2009
ч
с в
Ь
ч 1
о
I
Как видно по результатам проведенного обзора, даже совершенные с теоретической точки зрения модели инвестирования и современные эконометрические методы не всегда способны решить проблему прогнозирования инвестиционных расходов.
Тем не менее проведенные обобщения и систематизация описанных выше моделей инвестирования [21] позволили нам построить обобщенную классификацию количественных моделей инвестирования и выделить наиболее важные классификационные признаки (см. рисунок).
В монографии [22] были показаны преимущества и недостатки иерархических и фасетных классификаций. Построенная нами обобщенная классификация моделей инвестирования в большей степени обладает свойствами не иерархических, а фасетных классификаций. Она не может считаться иерархической, так как нарушается одно из важных требований, предъявляемых к такого рода клас-сификацям, а именно: получаемые в результате деления группировки не должны пересекаться по своему содержанию.
В построенной же классификации одни и те же модели инвестирования могут входить в ту или иную классификационную группу в зависимости от решаемых с их помощью задач. Это не позволяет установить жесткого деления моделей инвестирования и носит в большей степени условный характер, благодаря чему позволяет исследователю ставить и решать различные по содержанию задачи. В связи с этим предлагаемая классификация может считаться фасетной, так как в нее могут быть введены
Характер Степень Характер
представления открытости взаимосвязей
данных экономики факторов
1
jh i 5 )
3 < !
I § S
со я
i
И
i«
М L
а s
Количественные модели инвестирования
ju ы ff
Ä # Е
й § и с
8 й
£ 8.
X J.
8 й
Характер вложения средств
Степень агрегирования экономики
Уровень инвестиционного развития
Обобщенная классификация количественных моделей инвестирования
и новые классификационные признаки, например такие как производственный и непроизводственный характер вложения средств у Е. М. Четыркина [35]; деление капитала на основной и оборотный у Ф. А. Ущеваи В. П. Чернова [33] идр. Такая классификация позволяет не только образовывать новые классификационные группировки, но и включать новые и исключать старые фасеты. Гибкость фасетной классификации дает возможность агрегировать объекты и осуществлять информационный поиск по любому сочетанию фасетов. Используя разработанную нами классификацию, каждой модели инвестирования можно дать многостороннюю комплексную характеристику.
Список литературы
1. Бабешко Л. О. Коллокационные модели прогнозирования в финансовой сфере / Л. О. Бабешко. М.: «Экзамен», 2001. С. 288.
2. Балацкий Е.В. Иностранные инвестиции и экономический рост: теория и практика исследования / Е.В. Балацкий, Р.В. Павличенко // Мировая экон. и международные отношения. 2002. № 1.С. 52—64.
3. Балацкий Е. В. Прямые иностранные инвестиции и внутренняя инвестиционная активность // Мировая экон. и международные отношения. 1999. № 11. С. 83-89.
4. Барбаумов В. Е. Финансовые инвестиции: учебник /
B. Е. Барбаумов, И. М. Гладких, A.C. Чуйко. М.: Финансы и статистика, 2003. С. 544.
5. Бард В. С. Инвестиционные проблемы российской экономики/В.С. Бард. М.: «Экзамен», 2000. С. 384.
6. Берндт Э.Р. Практика эконометрики: классика и современность: учебник для студентов вузов, обучающихся по специальностям 060000 экономики и управления/пер. сангл. подред. проф. С.А.Айвазяна / Э. Р. Берндт. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. С. 863.
7. Бланк И. А. Основы инвестиционного менеджмента / И. А. Бланк. К.: Эльга-Н, Ника-Центр, 2001. Т. 1.
C. 536.
fyfr&ecmuujuo-frfrafr деятельность
29 (158) - 2009
8. Ван Хорн Дж. К. Основы управления финансами: пер. с англ.; гл. ред. серииЯ. В. Соколов / Дж. К. Ван Хорн. М.: Финансы и статистика, 2001. С. 800.
9. Винн Р. Введение в прикладной эконометрический анализ: пер. с англ. С. А. Николаенко; под ред. и с предисл. P.M. Энтова / Р. Винн, К. Холден. М.: Финансы и статистика, 1981. С. 294.
10. Городничев П.Н. Финансовое и инвестиционное прогнозирование: учебное пособие / П. Н. Городничев, К. П. Городничева. М.: Издательство «Экзамен», 2005. С. 224.
11. Домодоран А. Инвестиционная оценка. Инструменты и техника оценки любых активов: пер. с англ. /
A. Домодоран. М.: Альпина Бизнес Букс, 2004. С. 1342.
12. Заварина Е. С. Основы региональной статистики: Учеб. пособие / Е.С. Заварина, К. Г. Чобану. М.: Финансы и статистика, 2006. С. 416.
13. Зарова Е.В. Эконометрическое моделирование и прогнозирование развития региона в краткосрочном периоде / Е.В. Зарова, Г.Р. Хасаев. М.: ЗАО «Издательство «Экономика», 2004. С. 149.
14. Игошин Н.В. Инвестиции. Организация, управление, финансирование: учебник для студентов вузов, обучающихся по специальностям 060000 экономики и управления; 3-е изд., перераб. и доп. / Н. В. Иго-шин. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. С. 448.
15. Инвестиции: учебник/С. В. Валдайцев, П. П. Воробьев [идр.]; Под ред. В. В. Ковалева, В. В. Иванова,
B. А. Лялина. М.: ТКВелби, Изд-во Проспект, 2003.
C. 440.
16. Инвестиционное поведение российских предприятий / С. Дробышевский, А. Радыгин, И. Горшунов [идр.] М.: Институт экономики переходного периода, 2003. С. 497.
17. Каменский М.И. Капитальное вложение в развитие отраслей: анализ и среднесрочный прогноз / М. И. Каменский, С. Г. Друкер, С. И. Максимцова, Е. А. Рутковская//Экономикастроительства. 2004. № U.C. 47-57.
18. Ковалев В. В. Введение в финансовый менеджмент /
B. В. Ковалев. М.: Финансы и статистика, 2007.
C. 767.
19. Коломак Е.А. Субфедеральные налоговые льготы и их влияние на привлечение инвестиций: эмпирический анализ / Е.А. Коломак. М.: РПЭИ, 2000. С. 41.
20. Костина Н.И. Финансовое прогнозирование в экономических системах: учеб. пособие для вузов / Н.И. Костина, А.А. Алексеев. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. С. 285.
21. Левин В. С. Методы и модели прогнозирования инвестиций /Экономико-правовые и экологические проблемы землепользования в условиях рыночной экономики России и стран СНГ (методология, теория и практика хозяйствования): материалы междунар. науч.-практ. конф.; под общ. ред. С. А. Соловьева. Оренбург: Изд. центр Оренбург, гос. аграрн. ун-та, 2003. С. 137—144.
22. Левин В. С. Прогнозирование и классификация экономических систем в условиях неопределенности методами искусственных нейронных сетей / В. С. Левин, В. И. Смирнов. Оренбург: Изд. центр Оренбург, гос. аграрн. ун-та, 2004. С. 188.
23. Маневич В. Е. Теоретическая система Кейнса. К 70-летию выхода «Общей теории занятости, процента иденег» //Бизнеси банки. 2006. №4. С. 3—18.
24. Массе ДКритерии и методы оптимального определения капиталовложений / П. Массе. М.: Статистика, 1971. С. 503.
25. Моделирование производственно-инвестиционной деятельности фирмы: учеб. пособиедля вузов; под ред. проф. Г. В. Виноградова. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. С. 319.
26. На пороге новой регионализации России (доклад). Н. Новгород: Центр стратегических исследований Приволжского федерального округа, 2001. С. 124.
27. Нобелевские лауреаты XX века. Экономика. Энциклопедический словарь — М.: «Российская политическая энциклопедия» (РОССПЭН), 2001. С. 336.
28. Румянцева Е. Е. Новая экономическая энциклопедия / Е. Е. Румянцева. М.: ИНФРА-М, 2005. VI. С. 724.
29. Рябцев В.М. Структурно-динамический анализ индикаторов инвестиционного климата в Самарской области / В. М. Рябцев, Г. И. Чудилин // Вопр. статистики. 2002. №3. С. 30-38.
30. Саяпова А. Р. Таблицы «затраты — выпуск» в анализе и прогнозировании структурных параметров экономики региона //Проблемы прогнозирования. 2004. № 6. С. 28-41.
31. Сивелькин В. А. Статистический анализ инвестици-онныхпроцессов субъектов Российской Федерации: учеб. пособие / В. А. Сивелькин, В.Е. Кузнецова. Оренбург: Издательский центр ООП Оренбургстата, 2006. С. 110.
32. Суворов Н.В. Межотраслевой анализ взаимосвязи структурных изменений, эффективности внешнеэкономических связей и масштабов инвестиционной деятельности в отечественной экономике / Н. В. Суворов, Е. Е. Балашова //Проблемы прогнозирования. 2002. № 5. С. 48-63.
33. Ущев Ф.А. Модель экономической динамики, учитывающая неоднородность капитала / Ф.А. Ущев,
B. П. Чернов // Финансы и Бизнес, 2007. №2.
C. 47-58.
34. Финансово-кредитный энциклопедический словарь: колл. авторов / под общ. ред. А. Г. Грязновой. М.: Финансы и статистика, 2002. С. 1168.
35. Четыркин Е. М. Финансовый анализ производственных инвестиций/ Е.М. Четыркин. М.:Дело, 1998. С. 256.
36. Читая Г. О. Источники инвестиционного обеспечения экономического развития макрорегионов России // Вопр. статистики. 2005. № 9. С. 34—43.
37. Шарп У.Ф. Инвестиции / У.Ф. Шарп, Г. Дж. Алек-сандер, Дж. В. Бэйли. М.: ИНФРА-М, 2001. 1046 с.
38. Еата E.R. Assets return and inflation // Journal of Financial Economies. 1993. № 12. P. 115-146.
