2.5 Функции  государственного  регулирования инвестиционных  процессов

 

 

    При осуществлении регулирования инвестиционной деятельности, государство выполняет  несколько основных функций:

    1.  Установочная функция, которая заключается в расстановке стратегических целей и приоритетов, а так  же в постановке задач инвестиционной политики на долгосрочный период. Формирование структуры приоритетов и целей является анализом результатов, а так же выявлением наиболее острых политических и социально – экономических проблем и нахождение оптимальных методов их решения.

    2.  Мобилизующая функция, цель которой заключается в поиске источника инвестиционных ресурсов, а так же определении путей их привлечения для решения поставленных задач. При осуществлении этой функции применяется регулирование движения инвестиционных ресурсов, а так же их распределение и перераспределение между структурными подразделениями национального хозяйства. Основные инструменты, которые применяются для осуществления этой функции, это налоговое обложение, монетарная политика, бюджетная политика, политика в области амортизационных отчислений, регулирование внебюджетных фондов.

    3.  Стимулирующая функция заключается в безусловном и ускоренном решении ключевых приоритетных задач инвестиционной политики. Эта функция должна реализоваться через налоговые и финансовые льготы, создание оффшорных зон, кредитную и процентную политику, а так же иные инструменты.

    4.  Контрольная функция, которая является контролирующей со стороны государства за соблюдением хозяйствующими субъектами установленных правовых и экономических норм в процессе их хозяйственной деятельности. Государственный контроль происходит посредством контрольных органов и органов управления различного уровня.

    На  сегодняшний день в инвестиционной политике следует выделять две формы  деятельности: стратегию и тактику.

    Стратегией  принято считать долговременные мероприятия государства, которые направлены на комплексное решение народно хозяйственных задач крупного масштаба.

    Элементами  стратегии считаются:

    - определение главных источников  и резервов долговременных вложений

    - постановка долговременных задач и целей, а так же обоснование приоритетов и принципов государственного регулирования инвестиционной деятельности

    - обоснование направлений и способов  использования инвестиций (направления  достижения целей).

    Тактика представляет собой совокупность методов , приемов, форм управленческой деятельности и инструментов, с помощью которых субъекты управления решают стратегические задачи.

    К элементам тактики относятся:

    - решения оперативных задач и  целей в краткосрочном периоде

    - использование оперативных средств и методов воздействия на поведение инвесторов

    - ориентир на поиск наиболее  эффективных решений каждой стратегической, отдельно взятой задачи.

    Можно сделать вывод, что экономическая  тактика государства является логическим дополнением стратегии.

 

     3.1 Построение модели и её интерпритация.

    В качестве результирующего признака в модели будет играть роль фактор «Поступление иностранных инвестиций» (в миллионах долларов США).

    Мною  были выбраны следующие регрессоры, влияющие на результативный признак:

    Х₁ – число малых предприятий (тыс.)

    Х₂ – оборот розничной торговли в фактически действовавших ценах (млн. руб.)

    Х₃ – добыча полезных ископаемых в фактически действовавших ценах (млн. руб.)

    Х₄ – численность населения (тыс. чел.)

    Данные, по которым проводятся расчеты, взяты из материалов Госкомстата РФ за 2009 год.

    Рассчитаем  матрицу оценок коэффициентов парной корреляции между регрессорами и результативным фактором с помощью программы SPSS.

    Матрица корреляций:

 

    Посмотрев на матрицу корреляции можно сказать, что большая связь наблюдается с первым, вторым и четвёртым регрессорами и слабая связь с третьим регрессором, то есть можно сделать вывод,что иностранные инвестиции тесно связаны с количеством малых фирм, то есть развитием бизнеса, с оборотом розничной торговли, то есть возможности реализовать продукт, и количеством населения. И мало связан с добычей полезных ископаемых, что на мой взгляд довольно-таки сомнительный факт. Заметим, что вся связь прямая.

    Теперь  же составим линейное уравнение регрессии, которое имеет общий вид: Y= , с помощью программы SPSS.

          

    Следуя  регрессионному анализу получаем, таблицу «Регрессоры», из неё делаем вывод, что линейное уравнение регрессии будет выглядеть следующим образом:

    Y=993,177+7,881X₁+0,027X₂-0,002X₃-2,759Х₄ 

    Коэффициент детерминации R² равный 0,954 говорит о том, что на 95,4% вариация исследуемой зависимой переменной объясняется изменчивостью включенных в модель объясняющих переменных. Так же коэффициент детерминации говорит нам о том, что модель была выбрана удачно (чем ближе к 1 тем лучше). И линейный вид уравнения регрессии хорошо описывает нашу зависимость.

    Оценка  среднеквадратического отклонения ошибки уравнения (стандартная ошибка оценки) равна 1012,41. Она дает представление о точности полученного уравнения, т.к. по ней можно определить насколько в среднем мы ошибемся, если будем использовать полученное уравнение множественной регрессии. Видно, что у нас среднеквадратическое отклонение ошибки велико. Я думаю, что это связано с тем, что слишком большой разброс у зависимой переменной, то есть очень неоднородны инвестиции в различные субъекты. Хотя бы для примера обратим внимание, что в Орловскую и Тамбовскую область инвестиции составляют по 3 миллиона долларов, а в Санкт-Петербург и Сахалинскую область более чем по 5000 миллионов долларов.

    Так как среднеквадратическое отклонение ошибки велико, стоит проверить значимость уравнения регрессии, не смотря на то, что коэффициент детерминации велик.

    Для проверки гипотезы о значимости уравнения  в целом необходимо воспользоваться  статистикой Фишера F. В этом случае нулевая гипотеза имеет следующий вид : { }, т.е. тестируется одновременно равенство нулю всех коэффициентов уравнения регрессии кроме константы . Необходимо сравнить фактическое значение статистики Фишера F с его критическим значением. Если фактическое значение статистики Фишера F больше критического, то нулевая гипотеза отвергается для данного уровня значимости , иначе принимается. Величина характеризует допустимый уровень вероятности ошибки, если мы отвергнем нулевую гипотезу, а на самом деле она будет являться значимой.

    Проверим  значимости уравнения регрессии:

    

    Если  условие выполняется, то гипотеза H₀ отвергается и уравнение статистически значимо на уровне значимости α.

    В нашем случае k=5 n=82.

    Критическое значение получим с помощью функции Microsoft Excel FРАСПОБР(0,05;4;77). F_кр.=F_0,05;4;77= 2,490447.

    Наблюдаемое значение рассчитывается по приведенной  формуле, так же его можно посмотреть в таблице «Дисперсионный анализ», полученной с помощью программы SPSS:

 

    

    Видно, что F_набл.= 403,514, что гораздо больше критического значения.

    Так как наблюдаемое значение больше критического, можно утверждать, что  полученное уравнение статистически значимо на уровне значимости α=0.95.

    Уравнение регрессии получилось значимым, поэтому  оценим статистическую значимость коэффициентов уравнения регрессии (проверим на 5%-ном уровне значимость гипотезы H₀: =0, i=1…3;при альтернативных гипотезах H₁: ≠0; i= 1, 2, 3). Для оценки статистической значимости коэффициентов уравнения регрессии необходимо сравнить фактическое значение статистики, которое соответствует значению, указанному в колонке t таблицы «Коэффициенты», с критическим значением t-статистики Стьюдента для выбранного уровня значимости с n-k степенями свободы. Если фактическое значение t-статистики Стьюдента больше критического значения  статистики, то коэффициент регрессионного уравнения значим на уровне значимости . В противном случае  коэффициент незначим. Критическое значение получим с помощью функции Microsoft Excel СТЬЮДРАСПОБР(0,05;78).