CC BY
67
РЕГИОНАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ
А.И. Шакирова
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ДЕЛОВОЙ АКТИВНОСТИ И ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПЕРСПЕКТИВ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНА (на примере Республики Татарстан)
В статье приводятся результаты исследования динамики деловой активности на основе макроэкономических показателей развития социально-экономической сферы Республики Татарстан с учетом диффузного индекса предпринимательских ожиданий. Рассчитан сводный опережающий индекс, позволяющий установить влияние определенных индикаторов на динамику деловой активности с некоторым лагом. Выявлены основные тенденции развития деловой активности Республики Татарстан в 2010-2011 гг. и определены ближайшие перспективы экономического развития республики.
Экономический кризис 2008 г. и его последствия возобновили потребность разработки инструмента «раннего предвидения» смены фазы цикла экономической динамики.
Идея о том, что изменение фазы цикла экономической динамики происходит не мгновенно, а относительно постепенно, возникла в США в первой половине XX в. Отдельные группы экономических агентов, предчувствуя изменения в рыночной системе своего региона, начинают определенным образом менять экономическое поведение, что влияет в дальнейшем на динамику основных экономических индикаторов. Впоследствии эти изменения нарастают и множатся, что приводит к переходу национальной экономики в новую фазу экономического цикла. Однако если выделить факторы, которые реагируют на экономические шоки практически мгновенно, можно получить сигналы о грядущих изменениях в экономической динамике еще до того, как они произойдут. Исходя из теоретического обоснования механизмов опережающего воздействия некоторых групп экономических индикаторов на экономику конкретной страны или региона, можно посредством эконометрических методов проверить субъективно отобранные переменные на наличие опережающего характера развития динамики определенного временного ряда по отношению к динамике экономического. Такие переменные классифицируются как опережающие факторы, а агрегированные индексы переменных как сводные опережающие индексы (СОИ) [1].
Важность применения опережающих показателей и СОИ существенно возрастает в период экономического кризиса. В этих условиях несоответствие мер экономической политики сложившейся реальной ситуации может усугубить циклический спад и «задержать» выход экономики из кризиса. Как показывает практика, в ходе текущего глобального кризиса СОИ оказались чрезвычайно эффективным инструментом для прогнозирования смены фазы экономического цикла. Поэтому интерес к данному инструменту чрезвычайно возрос, а его роль в принятии экономических решений существенно увеличилась.
В мире ведется активная работа по построению СОИ. Каждая страна формирует свою базу макроэкономических показателей, которая является основополагающей для построения краткосрочной модели прогнозирования деловой активности. Так, группа стран Скандинавского полуострова усиленно использует подобного рода
показатели. В зависимости от специфики экономики этих стран добавляются индикаторы, характеризующие наиболее значимые виды деятельности, составляющие большую часть ВВП. Так, в Норвегии сделан акцент на показатели производства и инвестиций в промышленности. В Швеции более детально представлена официальная статистическая информация рынка труда и ценовых показателей. Набор показателей, характеризующих кредитно-денежную систему, применяемых в Норвегии, близок к аналогичному в США, но представлен в более сокращенном виде. Отличительной чертой анализа деловой активности в азиатских странах (Япония, Южная Корея, Тайвань) является включение в экономические индикаторы показателей сектора государственного регулирования, кроме того, ими уточнен ряд показателей внешнеторгового сектора [2].
В России в настоящее время на народнохозяйственном уровне также есть опыт построения подобных индексов, оценивающих деловую активность: например, индекс предпринимательской уверенности, рассчитываемый ФСГС, сводный опережающий индекс Центра развития и др. [3].
В связи с усиливающейся дифференциацией социально-экономического развития регионов, образующих экономическое пространство РФ, использовать универсальные или единые показатели для оценки эффективности региональной экономики не совсем корректно. Между тем на региональном уровне исследования по построению опережающих индикаторов практически не ведутся (и Республика Татарстан - не исключение). Поэтому разработка региональных индексов для оценки деловой активности, которые учитывали бы специфику экономики конкретного региона, является актуальной задачей.
В нашем исследовании методология расчета сводного индекса основана на применении факторного подхода, т.е. на выявлении набора факторов, обладающих «опережающим» характером динамики по отношению к динамике экономического развития. При таком подходе вначале отобранные переменные приводятся к безразмерным величинам, затем объединяются в индексы, которые представляют собой сумму средневзвешенных оценок по анализируемым компонентам.
Выбор базового ряда, или эталонного индекса (в данном исследовании им является индекс промышленного производства - ИПП)) и предварительный отбор показателей, обладающих «опережающими» характеристиками по отношению к выбранному эталонному индексу, в первую очередь основываются на доступности и периодичности соответствующих статистических данных [4]. Для расчета СОИ необходимы краткосрочные статистические данные (ежемесячной периодичности). После предварительного отбора предлагаемых показателей проводят их проверку на наличие опережающих свойств по отношению к базовому ряду посредством применения эконометрических методов (например, кросс-корреляционного анализа). Кросс-корреляционная функция показывает тесноту связи между уровнями одного временного ряда х( и другого уг+т , отстоящими друг от друга на т единиц времени.
Подбор исходных опережающих индикаторов представляет важный этап исследования. При этом показатель является опережающим, если 1) вызывает изменения общеэкономической динамики через изменение спроса и предложения; 2) отражает ожидания экономических агентов; 3) раньше, чем экономика в целом, реагирует на изменения экономической активности; 4) имеется положительный опыт его применения в других странах.
С практической точки зрения показатели должны удовлетворять следующим очевидным требованиям:
- их колебания должны иметь циклический характер (т.е. периоды роста чередоваться с периодами падения) без резких и необъяснимых скачков;
- ряды должны быть достаточно надежными и сопоставимыми на протяжении всего анализируемого периода;
- информация должна оперативно обновляться (т.е. ежемесячно и с минимальными задержками по отношению к календарному месяцу).
В качестве основных составляющих (индикаторов Ту) в исследовании использованы следующие макроэкономические показатели (индексы), имеющие «опережающий» характер динамических изменений относительно ИПП [5].
1. Индекс изменения капитала (Т1), который в свою очередь включает в себя следующие показатели: цена нефти на мировом рынке (х1), ИББ/барр.; индекс потребительских цен Еврозоны (х2), %; ставка по кредитам нефинансовым организациям и депозитам физических лиц (х3), %.
2. Фондовый индекс (Т2) (индекс РТС (ЯТ81) (х4), %);
3. Ресурсный индекс (Т3), для построения которого использована следующая информационная база: объем добычи топливно-энергетических полезных ископаемых (газ нефтяных месторождений попутный, млн. куб. т) (х5); курс пакета акций ведущих предприятий сырьевой и перерабатывающей промышленности Республики Татарстан (х6), ИББ; темп роста объема химического производства, % к предыдущему месяцу (х7).
4. Производственный индекс (Т4), включающий: объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами, млн. руб. (х8); показатель грузооборота специализированных предприятий автомобильного транспорта, млн. т-км (х9); товарные запасы в организациях (х10).
5. Диффузный индекс (Т5) - индекс предпринимательских оценок и прогнозов, или индекс предпринимательских ожиданий.
Отметим, что включение диффузного индекса стало возможным сравнительно недавно, поскольку до 2010 г. региональный статистический орган не предоставлял официальной информации по опросу предпринимательских ожиданий.
Диффузный индекс в Республике Татарстан - это качественный показатель, позволяющий по ответам руководителей о прогнозе выпуска продукции, ее остатках и спросе на нее охарактеризовать экономическую деятельность организаций по видам деятельности: «Добыча полезных ископаемых», «Обрабатывающие производства», «Производство и распределение электроэнергии, газа и воды» (без малых предприятий); дать предварительную информацию об изменениях экономических и производственных переменных.
Значение диффузного индекса в тот или иной момент времени равно отношению числа рядов (организаций), отметивших улучшение или неизменность ситуации в текущем периоде, к общему числу рядов, входящих в «систему раннего обнаружения». Полученный показатель характеризует деловые ожидания предпринимателей. Например, если «позитивно» ответили 64%, «негативно» - 25%, а «без изменений» 11%, то полученный результат будет равен сумме 64% и 5,5% (1/2 от 11%, поскольку принято учитывать в расчете диффузного индекса половину голосов «без изменений»), итого 69,5%. Если в следующем месяце данный показатель увеличится и составит, предположим, 73%, то темп роста предпринимательской уверенности к прошлому месяцу составит 105 % (73/69,5 х 100%).
Диффузный индекс в существующей практике расчета индексов деловой активности во многих западных странах очень часто рассматривается как самостоятельный индекс.
Интересен опыт расчета диффузного индекса в Японии. Он предназначен для оценки текущей ситуации в экономическом цикле и для прогноза. Методология диффузного индекса разработана в 1955 г. в США. Он представляет собой сводный
индекс экономической активности, в котором учтены направления изменений показателей, отобранных из большого количества экономических показателей, обладающих повышенной чувствительностью к экономическому циклу. Диффузный индекс рассчитывается в трех вариантах: совпадающий (отражает непосредственно сами колебания цикла), опережающий (предсказывает движение цикла), отстающий (опаздывает с реакцией на изменения и служит для окончательной проверки направления развития экономического цикла). В Японии для расчета опережающего диффузного индекса отобрано 11 показателей (уровень запасов товаров конечного спроса, уровень материально-сырьевых запасов, число новых вакансий, объем реальных заказов на машинное оборудование, общая площадь нового строительства, индекс инвестиционных условий и др.).
Для возможности сопоставления характера изменения динамических рядов относительно друг друга в различные периоды времени отобранные макроэкономические показатели необходимо привести к безразмерным величинам. В нашем исследовании данная процедура основывалась на расчете относительных величин - базисных темпов прироста.
Следует отметить, что важным этапом при построении сводного индекса являлось проведение процедуры сезонного сглаживания эталонного ряда и основных составляющих сводного индекса. Известно несколько подходов к анализу структуры временных рядов, содержащих сезонные или циклические колебания (моделирование циклических колебаний в целом осуществляется аналогично моделированию сезонных колебаний). Простейший подход к проведению сезонной корректировки рядов - расчет значений сезонной компоненты методом скользящей средней и построение аддитивной или мультипликативной модели временного ряда (рис. 1).
Рис. 1. Сезонное сглаживание ряда ИПП: --- ИПП; сглаженный ряд
После проведения процедуры сезонного сглаживания показателей (составляющих сводного индекса) стало возможным рассчитать результативный индикатор -СОИ, определяющий уровень деловой активности региона в целом.
Согласно общепринятой методологии исчисления сводных индексов, если рассчитываемый индикатор включает в себя более одного показателя, то он представляет собой средневзвешенную сумму промежуточных показателей [6]:
т
Ь = •
3=1
где 1Ш - значение к-й компоненты сводного индекса (субиндекса) в г-м мес.; Щ -значение j-го показателя, входящего в индекс (субиндекс), в г-м мес.; Кц - весовой коэффициент ц-го показателя.
Определение весовых коэффициентов Кц каждой составляющей сводного индекса в данном исследовании базировалось на проведенном кросс-корреляционном анализе (оценивалась степень тесноты связи при различном лаге между конкретной составляющей сводного индекса и эталонным рядом, в нашем случае ИПП). Анализируемый лаг составил от 3 до 8 мес. Веса рассчитывались пропорционально полученным максимальным коэффициентам корреляции (табл. 1).
Таблица 1
Значения весовых коэффициентов основных компонент в СОИ
Индекс Значение веса Коэффициент корреляции
Изменения капитала (71) 0,27 0,76
Фондовый (72) 0,18 0,50
Ресурсный (72) 0,24 0,69
Производственный (74) 0,09 0,26
Диффузный (72) 0,22 0,62
В итоге были получены расчетные значения искомых компонент, составляющих сводного индекса, и СОИ (табл. 2).
Таблица 2
Расчет индексов и СОИ
2010 г. Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь
Л ^2 13 14 15 СОИ 33,87 86,50 146,23 36,85 81,30 76,00 37,47 98,74 144,73 32,88 57,50 73,91 45,49 101,48 153,40 45,67 56,80 79,19 43,70 104,02 156,08 42,43 57,20 79,55 42,16 101,33 150,93 29,61 90,30 83,77 48,70 106,97 138,02 42,53 89,60 86,25 38,37 101,51 142,13 26,54 87,60 80,62 43,11 108,10 165,37 32,08 87,70 87,66
2011 г. Январь Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август
Л І2 13 14 15 СОИ 47,40 106,46 161,78 35,57 108,20 92,83 42,32 102,78 161,26 11,70 107,20 87,48 45,05 104,83 148,30 32,30 107,00 89,15 47,85 103,09 160,74 54,91 105,60 93,61 40,18 91,56 136,05 21,73 105,50 81,03 33,79 100.49 147,82 38,12 105.50 85,65 48,24 103,37 155,44 36,73 103,50 90,31 37,53 85,87 149,87 35,17 103,80 82,21
Для анализа прогностических свойств построенного сводного индекса деловой активности по отношению к динамике ИПП большое внимание было уделено выделению так называемых поворотных точек в сравниваемых динамических рядах (СОИ и ИПП), т. е. периодов, в которые происходит резкое снижение или повышение деловой активности.
Процедура датировки поворотных точек, применяемая для выяснения срока опережения сводного индекса по отношению к динамике ИПП, носила формальный характер. Вначале необходимо было сопоставить фактические значения ИПП с трендовыми значениями. Для выделения тренда было проведено аналитическое выравнивание временного ряда. Затем были рассчитаны отклонения фактических значений ряда от значений тренда. Точка локального максимума отношения фактического значения к тренду была выделена как пик, точка локального минимума -как впадина.
Согласно предпосылкам выделения переломов конъюнктуры (в момент перелома отклонения от тренда должны быть максимальными, и период между точками перелома не должен быть менее полугода) была определена датировка поворотных точек ряда ИПП следующим образом: август 2010 г. - спад (впадина); март 2011 г. - подъем (пик) (табл. 3).
Период между пиками и впадинами составил более 6 мес., что согласуется с общепринятыми предпосылками выделения поворотных точек [7].
Таблица 3
Результаты аналитического выравнивания ряда ИПП
Период Фактические значения ИПП (у) Расчетные значения ИПП (Урасчг) (уг)/(урасчг) (уг)/(урасчг)-1
Май 2010 96,31 99,17 1,04 0,04
Июнь 2010 104,37 99,61 0,97 -0,03
Июль 2010 93,87 100,04 1,05 0,05
Август 2010 104,33 100,48 0,94 -0,06
Сентябрь 2010 94,97 100,91 1,04 0,04
Октябрь 2010 102,06 101,35 0,94 -0,06
Ноябрь 2010 99,33 101,78 1,01 0,01
Декабрь 2010 97,44 102,22 0,98 -0,02
Январь 2011 103,94 102,66 0,95 -0,05
Февраль 2011 107,20 103,09 1,01 0,01
Март 2011 107,00 103,53 1,04 0,04
Апрель 2011 105,60 103,96 1,03 0,03
Май 2011 105,50 104,40 1,02 0,02
Июнь 2011 105,50 104,83 1,01 0,01
Июль 2011 103,50 105,27 1,01 0,01
Август 2011 103,80 105,70 0,98 -0,02
Далее аналогичным образом были определены периоды спада и подъема по данным динамического ряда СОИ (табл. 4).
Таблица 4
Результаты аналитического выравнивания ряда СОИ
Период Фактические значения СОИ (у) Расчетные значения СОИ (Урасчг) (уг)/(урасчг) (уг)/(урасчг)-1
Май 2010 76,00 75,01 1,01 0,01
Июнь 2010 73,91 76,68 0,96 -0,04
Июль 2010 79,19 78,36 1,01 0,01
Август 2010 79,55 80,03 0,99 -0,01
Сентябрь 2010 83,77 81,71 1,03 0,03
Октябрь 2010 86,25 83,38 1,03 0,03
Ноябрь 2010 80,62 85,05 0,95 -0,05
Декабрь 2010 87,66 86,73 1,01 0,01
Январь 2011 92,83 91,25 1,02 0,02
Февраль 2011 87,48 90,26 0,97 -0,03
Март 2011 89,15 89,27 1,00 0,00
Апрель 2011 93,61 88,28 1,06 0,06
Май 2011 81,03 87,29 0,93 -0,07
Июнь 2011 85,65 86,29 0,99 -0,01
Июль 2011 90,31 85,30 1,06 0,06
Август 2011 82,21 84,31 0,98 -0,02
В связи с тем, что динамический ряд сводного индекса имеет тенденцию к возрастанию до января 2011 г., а затем характеризуется убывающей тенденцией, была построена линейно-кусочная модель:
У = 73,35-? + 1,67 - до января 2011 г.;
У = 100,17 ? - 0,99 - после января 2011 г.
Комбинация традиционной методики выделения поворотных точек и построения линейных трендов позволила выделить две поворотные точки в динамическом ряде СОИ: октябрь 2010 г. - подъем (пик); май 2011 г. - спад (впадина).
Анализ выявленных поворотных точек в динамике ИПП и СОИ позволяет утверждать, что разработанный инструмент может применяться для краткосрочного прогнозирования наступления той или иной фазы цикла экономической активности в регионе. Так, повышение деловой активности в Республике Татарстан в октябре 2010 г. сказалось на росте промышленного производства в марте 2011 г. (период опережения составил 6 мес.).
Особую актуальность исследованию придает также тот факт, что отраслевая структура производства Республики Татарстан сходна с общероссийской (рис. 2), что позволяет в какой-то степени распространить полученные результаты о динамике региональной деловой активности на общефедеральный уровень (рис. 2).
Рис. 2. Структура промышленного производства России и Республики Татарстан
Согласно полученным расчетам, в динамике СОИ в 2011 г. произошел структурный сдвиг. Понижательная тенденция, сменившая возрастающий тренд опережающего индекса в 2010 г., говорит о том, что деловая активность экономических агентов идет на спад, следовательно, вскоре это приведет к снижению динамики промышленного производства в регионе. Для выяснения того, по каким причинам это могло произойти, обратимся к анализу динамики исходных показателей (рис. 3).
Основной причиной резкого снижения деловой активности в 2011 г., на наш взгляд, стало снижение индекса РТС и курса пакета акций ведущих предприятий сырьевой и перерабатывающей промышленности РТ (рис. 4), которые имеют наибольший вес в СОИ. Это связано, вероятнее всего, с понижением кредитного рейтинга США. Практические все «голубые фишки» в России снизились («Газпром», «Роснефть» и т.д.).
Период
Рис. 3. Динамика СОИ и ИПП за 2010-2011 гг.:
-О- ИПП; СОИ; -л- расч. ИПП; кусочно-линейная модель
%
Индекс РТС
Период
Рис. 4. Динамика индекса РТС (-А-) и курса пакета акций ведущих предприятий сырьевой и перерабатывающей промышленности Респ. Татарстан ( ЕЭ )
В 2011 г. - третьем неблагоприятном году за всю новейшую историю российского фондового рынка - индекс РТС, являющийся ведущим индикатором состояния рынка ценных бумаг России и свидетельствующий о настроении профессиональных участников, о конъюнктуре на мировых фондовых рынках снизился на 22% (1998 г. - на 85%, 2008 г. - на 72%) [8]. Естественно, в периоды серьезного снижения рынка в целом есть отдельные отрасли и эмитенты, испытывающие еще большее падение - это, прежде всего, циклические отрасли, чувствительные к темпам экономического роста. Классический пример - горно-металлургическая отрасль, динамика акций которой оказалась одной из худших за год. Однако 2011 г. стал суровым испытанием и для традиционных «защитных» отраслей - таких как электроэнергетика и потребительский сектор, акции которых испытали сильное сниже-
ние, прежде всего, из-за негативных внутриотраслевых проблем в корпоративном управлении, усиленных негативным общерыночным фоном.
Вероятнее всего, что обвальное падение акций в 2011 г. в таких секторах, как металлургия, электроэнергетика и потребительский сектор, во многом носит спекулятивный характер и не вполне правомерно. Это означает, что даже при незначительном улучшении внешнего фона или появлении положительных корпоративных новостей, отдельные, неоднократно перепроданные эмитенты, могут возрасти на 50%-100% в течение года.
Существенным образом снижению деловой активности в 2011 г. способствовало также и то, что в ноябре 2010 г. темп роста товарных запасов в организациях Республики Татарстан (данный индикатор имеет тесную обратную связь с динамикой деловой активности) рекордно возрос (до уровня 111,4%), (рис. 5).
% к предыдущему месяцу
Период
Рис. 5. Динамика темпов роста товарных запасов в организациях
Снижение темпов роста отгруженных товаров собственного производства - наиболее значимой составляющей производственного субиндекса - также повлияло на результирующий индикатор деловой активности. Среднемесячные темпы прироста по данному показателю в 2011 г. уменьшились относительно 2010 г. более чем на 3%.
Стоит отметить, что нефтехимический кластер является лидером промышленного производства в Республике Татарстан. Следовательно, малейшие изменения в данной отрасли непосредственно и незамедлительно оказывают влияние на деловое настроение экономических агентов. В 2011 г. химическая отрасль характеризовалась положительной динамикой производства, однако темп прироста замедлился в 5 раз (декабрь 2010 г. почти 15%, август 2011 г. - менее 3%). Динамика химического производства в 2011 г. была хуже, чем в обрабатывающем секторе в целом, и отставала от промышленности (рис. 6).
Замедление роста в химической промышленности в 2011 г., в основном происходило из-за ухудшения динамики в ее ключевом секторе - производстве минеральных удобрений. Рост их производства составил за год более 5%, при том, что в 2010 г. этот показатель превышал 20%. Одной из главных причин замедления роста стало ухудшение внешнего спроса. В 2011 г. цены на азотные и фосфорные удобрения стали падать. Это заставило российские компании либо сдерживать рост производства, либо менять «товарную линейку». Некоторые из них стали сокращать производство традиционных удобрений в пользу увеличения выпуска сложных удобрений, которые в это время пользовались более высоким спросом на внешнем рынке [9].
%
Период
Рис. 6. Динамика химического производства
Снижение темпов роста СОИ в 2011 г., а также его важной составляющей - индекса предпринимательской уверенности, который является диффузным показателем - могло быть обусловлено «затишьем» экономических агентов перед выборами в Государственную думу РФ в декабре 2011 г. Кроме того, напряженность в ожиданиях экономических агентов привносит фактор нестабильности на валютных рынках.
Анализ полученных результатов позволяет сделать вывод, что подъем промышленного производства в Республике Татарстан (пиковая точка - март 2011 г.) был следствием повышения деловой активности экономических агентов еще в октябре 2010 г. Таким образом, период опережения динамики сводного индекса по отношению к динамике ИПП составляет около 6 мес.
На основе резкого снижения деловой активности в мае 2011 г. был составлен прогноз экономического развития региона на 2012 г. (рис. 7).
Период
Рис. 7. Прогноз темпов роста промышленного производства: -А- исходные значения; прогнозные значения
В начале 2012 г. произошло снижение темпов роста экономического развития. Этого стоило ожидать, поскольку деловая активность резко снизилась еще в мае прошлого года. Для второго полугодия 2012 г., по нашим прогнозам, будет характерна стабилизация динамики основных макроэкономических показателей. О полном преодолении последствий финансового кризиса и стремительном росте говорить пока рано. Некоторые регионы России только начали выходить на докризисный уровень, судя по темпам роста основных макроэкономических показателей (данные Росстата).
В настоящий момент главная задача регионов России, в частности Республики Татарстан - окончательно преодолеть рубеж посткризисного неустойчивого состояния, и только затем «взять курс» на устойчивый рост. Для этого требуется не просто восстановление докризисной динамики производства, но переход к его активной модернизации. Очевидно, что «первым из кризиса выходит тот, кто генерирует новые идеи, ставит перед собой амбициозные задачи, проявляет волю в их решении» [10].
Литература
1. Крук Д., Коршун А. Экономический цикл и опережающие индикаторы: методологические подходы и возможности использования в Беларуси //Исследовательский центр ИПМ, рабочий материал. 2010.
2. Адерихо Ю.А., Крюков А.Ф. Зарубежные методы оценки и прогнозирования экономических циклов для индикации общественных процессов. (http://gisap.e-u/r-u/node/935)
3. Аксянова А.В., Ельшин Л.А., Шакирова А.И. Оценка деловой активности в регионе с применением сводного опережающего индекса //Вестник Казанского технологического университета. 2011. № 8.
4. Smirnov S.A. New System of Cyclical Indicators for Russia, Proceeding of 28 th CIRET Conference, Rome. 2006.
5. Хаертдинова А.А. Оценка индекса деловой активности региона (на примере Самарской области) / А.А. Хаертдинова //Экономический анализ: теория и практика. 2010. № 22.
6. Валеев Н.Н. Теория и практика эконометрики. Учеб. пособие / Н.Н. Валеев, А.В. Аксянова, Г.А. Гадель-шина. Казань: КГТУ, 2010.
7. Сафиуллин М. Р. Анализ динамики изменения деловой активности региона как инструмент макроэкономического моделирования (на примере Республики Татарстан) / М.Р. Сафиуллин, Л.А. Ельшин, Ю.Г. Мингазова // Экономический вестник Республики Татарстан. 2010. № 4.
8. Обзор компаний ООО Инвестиционная компания «Грандис Капитал». 2012.
9. Химическое производство: тенденции и прогнозы / РИА-Аналитика» Центр экономических исследований. М., 2012.
10. Программная статья к ежегодному посланию Губернатора Законодательному Собранию Вологодской области. Изд. 2009 г.
