CC BY
39УДК: 330.43 (045)
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ИНВЕСТИЦИЙ В ОСНОВНОЙ КАПИТАЛ В РОССИЙСКОЙ
ФЕДЕРАЦИИ
Задоян Я.В.
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия
E-mail: [email protected] Шкотов Н.Д.
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия
E-mail: [email protected] Научный руководитель: Бакушева Г.В., к.э.н.
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия
E-mail: [email protected]
Аннотация. В статье обосновывается важность моделирования инвестиций в основной капитал в Российской Федерации. Целью данного исследования является выявление факторов, оказывающих влияние на объем инвестиций в основной капитал, построение, оценка и анализ эконометрической модели, связывающей результирующий показатель и отобранные в процессе исследования регрессоры. С помощью методов математического моделирования, статистического и экономического анализа из потенциального набора факторов, включавшего первоначально девять экзогенных переменных, были отобраны наиболее значимые. Построена эконометрическая модель в виде линейной регрессии, позволяющая количественно оценить вклад отобранных экзогенных переменных в формирование результирующего показателя. Результаты проведенного исследования подтвердили выдвинутые теоретические предположения о положительном воздействии на объемы инвестиций в основной капитал увеличения значений таких факторов как объем валового внутреннего продукта и доходы от предпринимательской деятельности, а также об отрицательном воздействии увеличения кредиторской задолженности предприятий. Данный анализ может быть полезен для того, чтобы конкретизировать программы государственной поддержки предприятий и населения, осуществить целенаправленное воздействие на выявленные факторы с целью увеличения объема инвестиций в основной капитал или сдерживания их падения.
Ключевые слова: инвестиции в основной капитал, эконометрическая модель, линейная регрессия
ECONOMETRIC MODELING OF THE RUSSIAN FEDERATION'S CAPITAL INVESTMENT DYNAMICS
Zadoyan Y.V.
Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Russia
E-mail: [email protected] Shkotov N.D.
Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Russia
E-mail: [email protected] Scientific advisor: Backusheva G.V., Cand. of Economic Sciences
Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Russia
Abstract. The importance of the Russian Federation's capital investment modeling is substantiated in this article. The purpose of this study is to identify the factors that influence the amount of capital investment, to construct, evaluate and analyze the econometric model, which connects the resulting indicator and the regressors selected in the research process. Using the methods of mathematical modeling, statistical and economic analysis the most significant factors were selected from the potential set, which initially included nine exogenous variables. The econometric model in the form of a linear regression was constructed, it allows to quantify the contribution of the selected exogenous variables to the formation of the resulting indicator. The research results confirmed the suggested theoretical assumptions about the positive impact of the increase in the values ofsuch factors as gross domestic product and business activities income on the volume of the capital investments and the negative impact of the increase in the business payable accounts. This analysis may be
used to specify the state support programs for business and the public, to carry out the targeted impact on the defined factors in order to increase the volume of capital investments or to contain their decline. Keywords: capital investment, econometric model, linear regression
1. ВВЕДЕНИЕ (Introduction)
В настоящее время в России сложилась сложная экономическая ситуация.
Как отмечают российские ученые, «очередной кризис, охвативший российскую экономику за последние годы, характеризуется существенным падением инвестиционной активности в реальном секторе экономики» [6, С.365].
Действительно, согласно данным Росстата о динамике инвестиций в основной капитал, приведенным в таблице 1, ясно прослеживается падение объемов с 2014 года по 2016 г.
Таблица 1. Динамика инвестиций в основной капитал в Российской Федерации в сопоставимых ценах [2]
Годы В процентах к
предыдущему году
2012 106,8
2013 100,8
2014 98,5
2015 89,9
2016 99,8
2017 104,8
2018 104,3
Нельзя не связать данное падение с введением санкций против Российской Федерации, первый пакет которых приходится на март 2014 года.
В такой момент особо остро встает вопрос грамотной инвестиционной политики государства. В.В. Путин в Послании Федеральному собранию 20.02.2019 г. выделил четыре приоритета, которые позволят решить системные проблемы в экономике и выйти на высокие темпы роста, и второй приоритет -«улучшение делового климата», «рост объема инвестиций уже в 2020 году ... на 6-7 процентов»
[5].
Целью данного исследования стало выявление факторов, оказывающих влияние на объем инвестиций в основной капитал, и построение эконометрической модели, которая позволила бы спрогнозировать их объем.
2. МЕТОДЫ (Methods)
В качестве эндогенной переменной модели был выбран объем инвестиций в основной капитал в Российской Федерации. Первоначальный состав факторов включал в себя 9 экзогенных переменных: ВВП, ставку рефинансирования ЦБ РФ, доходы от предпринимательской деятельности, изменение средств на счетах индивидуальных предпринимателей, кредиторская
задолженность, средние цены на приобретенные организациями отдельные виды товаров: газа горючего природного, топлива автомобильного для бензиновых двигателей, топлива дизельного летнего, электроэнергии [9]. Если следовать применяемой логике деления факторов на традиционные и нетрадиционные, как сделано, например, в [10], можно классифицировать первые два фактора как традиционно включаемые в классические и кейнсианские модели. Оставшиеся факторы были отобраны по следующим соображениям: предполагается, что увеличение доходов от предпринимательской деятельности влечет за собой увеличение объема инвестиций, повышение же цен на энергоносители и увеличение кредиторской задолженности, напротив, воздействует на объем инвестиций в сторону их уменьшения.
В выборку вошли данные с 2005 по 2017 годы; значения показателей за 2017 г. составляют контролирующую выборку. Так как исходные данные представляют собой временные ряды, прежде всего, был проведен анализ возможного появления ложной связи. Как известно, высокое значение коэффициента корреляции между переменными необязательно означает наличие связи между показателями, а может являться лишь следствием наличия тренда значений обеих переменных [4, С. 520]. Проведенное очищение рядов от линейного тренда и последующий анализ позволил установить, что связь между переменными, отражающими средние цены, и эндогенной переменной может быть признана статистически незначимой. По этой же причине в
модель не была включена переменная изменение средств на счетах индивидуальных предпринимателей.
Таким образом, в качестве потенциальных регрессоров модели остались следующие переменные: ВВП, доходы от
предпринимательской деятельности,
кредиторская задолженность предприятий, ставка рефинансирования.
Модель составлялась методом
последовательного присоединения на основании значения скорректированного коэффициента детерминации. На последнем шаге присоединялся регрессор, соответствующий ставке рефинансирования. Вклад данного фактора, исходя из выбранного критерия, оказался незначительным, при этом оценка коэффициента по знаку противоречила теоретическим предположениям: как известно из экономической теории, при увеличении значения ставки рефинансирования объем инвестиций должен падать. Анализ данных по ставке показал, что данный факт может быть объяснен тем обстоятельством, что значение ставки оставалось неизменным с конца 2012 по конец 2015 г. [7]. Как известно, с 1 января 2016 года Банком России не устанавливается самостоятельное значение ставки
рефинансирования, а приравнивается к значению ключевой ставки, определенному на соответствующую дату [8]. Значит, в дальнейшем, вероятно, удастся избежать возникнувших при оценке данной модели затруднений, а именно, длительного сохранения постоянного значения выбранного показателя, но на данном этапе было принято решение исключить рассматриваемый фактор из модели.
Таким образом, была сформирована следующая спецификация:
Уг = ао + а1 • хи + а2 • х2г + аз • хзг + а4 ' Ь + е{,Ь = 1,...,12, (1)
где у - инвестиции в основной капитал в РФ в текущих ценах (млрд.руб.),
х1 - ВВП РФ в текущих ценах (млрд. руб.), %2 - доходы от предпринимательской деятельности в текущих ценах (млрд.руб.),
х3 - кредиторская задолженность предприятий в среднем за период (млрд.руб.), t - номер наблюдения по порядку. Включение t в уравнение соответствует подходу, описанному в [3, С.92]: если у одной или нескольких переменных модели обнаружен детерминированный тренд, следует включить его в коинтегрирующее соотношение.
3. РЕЗУЛЬТАТЫ (Results & discussion)
Оценка модели проводилась в Microsoft Excel и RStudio.
Оцененная модель (1) в стандартной форме: yt = 127,41 + 0,11 • x1t + 1,23 • x2t — 0,21 •
(1999,71) (0,05) (1,62) (0,10)
X3t + 626,51 • t + £t ,t = 1,...,12. (2)
(545,90) (475,97) Проверка на нормальность остатков проведена по критерию Дэвида-Хартли-Пирсона [11]: U1(a = 0,05,п = 12) = 2,8 < U = 3,78 < U2(a = 0,05,п = 12) = 3,91, таким образом, нет основания отвергнуть гипотезу о нормальном распределении остатков.
Проверка функциональной формы с помощью RESET-теста: F = 4,85 < FKP = 5,99, т.е. нет оснований отвергнуть гипотезу о верной спецификации модели.
Исследование наличия гетероскедастичности ввиду небольшого количества наблюдений проводилось с помощью теста ранговой корреляции Спирмена. Были получены следующие значения коэффициентов
корреляции (по порядку нумерации регрессоров): ^ = 0,04,р — value = 0,90; р2 = —0,02,р — value = 0,96; р3 = 0,07, р — value = 0,83; р4 = 0,04,р — value = 0,90, - все значения признаны статистически незначимыми, т.е. нет оснований считать, что в остатки гетероскедастичны. Тест Дарбина-Уотсона на наличие автокорреляции: DW = 1,79, р — value = 0,07, нет оснований отвергнуть нулевую гипотезу об отсутствии автокорреляции на 5%-ом уровне значимости.
Проверка значимости модели в целом: F = 172,92 > FKp(a = 0,05, df1 = 4,df2 = 7) = 4,12, - модель в целом признается значимой. Формальные тесты на значимость каждого
отдельного регрессора дают ложные выводы о незначимости всех факторов на 5%-ом уровне, данная картина характерна для мультиколлинеарности, что полностью отражает ситуацию с данной конкретной моделью, т.к. все временные ряды содержат линейный тренд, а переменная времени t включена в качестве одного из регрессоров. Исключить фактор времени нельзя, т.к. тогда однозначно найденная зависимость будет представлять собой ложную регрессию.
Построенный доверительный интервал для значения эндогенной переменной в 2017 году, тх. для t = 13, (у13 - tKр • Sy~; у13 + tKp • S~3) = (13324,88; 17188,84) накрывает
наблюдаемое значение у^ = 15966,8, а значит, модель признается адекватной.
Проанализируем экономическое значение полученных оценок коэффициентов (2), значимых на 10%-ом уровне:
S1 = 0,11 - увеличение объемов ВВП на 1 млрд. руб. приведет к увеличению инвестиций в основной капитал на 0,11 млрд. руб.;
S3 = -0,21 - увеличение уровня кредиторской задолженности предприятий на 1 млр. руб. приводит к уменьшению инвестиций в основной капитал на 0,21 млрд. руб.
Оценка коэффициента S имеет слишком широкий доверительный интервал, чтобы с уверенностью интерпретировать его значение, но полученный знак согласуется с теоретическими предположениями о том, что увеличение доходов от предпринимательской деятельности влечет за собой увеличение объема инвестиций в основной капитал.
4. ЗАКЛЮЧЕНИЕ (Conclusion)
Важная роль, которую играют инвестиции для экономики, не вызывает сомнений: без инвестиций невозможно появление новых технологий, повышение конкурентоспособности страны. В условиях, характерных для Российской Федерации, а именно, как отмечают некоторые исследователи [6, С.367], для нашей страны хроническим явлением стал низкий уровень трансформации валового национального
сбережения в инвестиции, остро встает вопрос определения тех факторов, которые могут способствовать изменению уровня инвестиций. Целенаправленное воздействие на данные факторы может позволить увеличить их объем или сдержать падение, если речь идет о факторах, воздействие которых отрицательно сказывается на уровне инвестирования. В данной работе был проведен анализ воздействия таких факторов как объем ВВП, доходы от предпринимательской деятельности, уровень кредиторской
задолженности предприятий с помощью эконометрических методов. Ожидаемые теоретические предположения о положительном воздействии увеличивающегося объема валового продукта и доходов, а также об отрицательном воздействии увеличения кредиторской задолженности предприятий, нашли свое подтверждение в составленной и оцененной модели.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
[1] Единый архив экономических и социологических данных (ЕАЭСД) [Электронный ресурс].- Режим доступа: http://sophist.hse.ru
[2] Инвестиции в нефинансовые активы. Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]: режим доступа:
http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_ main/rosstat/ru/statistics/enterprise/investmen ^попйпапс1а1. (Дата обращения 18.03.2019.)
[3] Канторович Г.Г. Лекции: Анализ временных
рядов // Экономический журнал Высшей школы экономики. - 2003. - Т.7., №1. - С. 79-103.
[4] Носко В.П. Эконометрика. Кн.1. Ч.1.: учебник. - М.: Издательский дом «Дело» РАНХиГС, 2011. - 672 с.
[5] Послание Президента России Федеральному
собранию 20.02.2019 [Электронный ресурс].- Режим доступа:
г.http://kremlin.ru/events/president/news/598 63
[6] Сомоев Р.Г. Об инвестициях в экономику России // Актуальные проблемы функционирования финансового механизма регионов. Сборник материалов II Всероссийской научно-практической конференции (Махачкала, 07 декабря 2017 г.). - Махачкала, 2017. - С.364-368.
[7] Ставка рефинансирования Центрального банка Российской Федерации [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.cbr.ru/pw.aspx?file=/statistics/cre dit_statistics/refinancing_rates.htm
[8] Указание о ставке рефинансирования Банка
России и ключевой ставке Банка России № 3894-у от 11.12.2015 [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.cbr.ru/StaticHtml/File/17377/389 4-u.pdf
[9] Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.gks.ru
[10] Backusheva G., Paymakova G.Analysis of Russia's regional socioeconomisituation
indicators//Mediterranean Journal of Social Sciences. Vol.6, №3 S7 (2015), P.47-52.
[11] David H. A., Hartley H. O., Pearson E. S. The Distribution of the Ratio, in a Single Normal Sample, of Range to Standard Deviation // Biometrika, Vol. 41, No. 3/4 (Dec., 1954), pp. 482-493.
[12] Невежин В.П. Практическая эконометрика в кейсах: учеб. пособие/В.П. Невежин, Ю.В. Невежин. - М.: ИД «ФОРУМ»; ИНФРА-М, 2017. 317 с.
[13] Ершов В.Ф. БАНКОВСКАЯ СИСТЕМА РОССИИ В КОНТЕКСТЕ ПРОЦЕССОВ ГЛОБАЛИЗАЦИИ / Вестник Московского университета. Серия 27: Глобалистика и геополитика. 2015.№ 3-4. С. 48-59.
[14] Чумаков АН. МАССОВАЯ КУЛЬТУРА КАК ПОРОЖДЕНИЕ И СПУТНИК ГЛОБАЛИЗАЦИИ / Вестник Московского университета. Серия 27: Глобалистика и геополитика. 2015.№ 1-2. С. 120-131
V V
