ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА

Размер: px
Начинать показ со страницы:

Download "ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА"

Транскрипт

1 Applied Econometrics 4 (28) 2012 Производственный процесс в пищевой промышленности: взаимосвязь инвестиций в основной капитал и технической эффективности 1 Являются ли предприятия, инвестирующие в основной капитал, более эффективными? Могут ли инвестиции в основной капитал вести к улучшению технологий производства? В работе оценивается стохастическая производственная граница по данным о предприятиях, производящих пищевые продукты, в период с 2003 по 2010 гг., с учетом возможной связи инвестиций в основной капитал и технической эффективности. Используется база данных «Ruslana» (Bureau van Dijk), содержащая показатели финансовой отчетности российских предприятий. Результаты свидетельствуют о том, что в производстве пищевых продуктов техническая эффективность выше у более крупных предприятий, инвестировавших в предыдущем периоде в основные фонды. После кризиса 2008 г. наблюдается снижение технической эффективности, наиболее сильно оно затронуло средние и мелкие предприятия. Ключевые слова: стохастическая граница; инвестиции в основной капитал; предприятия; техническая эффективность; производство пищевых продуктов. JEL classification: С12; C23; D22; D Введение Инвестиции в основной капитал в моделях экономического роста обеспечивают прирост основных фондов и компенсируют их выбытие, связанное с физическим износом (Solow, 1957; Salter, 1960; Браун, 1971). При этом прирост основных фондов является основным мотивом инвестиций, т. к. ведет к последующему росту объема выпуска. Таким образом, изначально считалось, что инвестиции в основной капитал влияют на экономический рост только через накопление капитала и не связаны с технической эффективностью производства. Данная статья развивает идеи, предложенные в работах (Канторович, Назруллаева, 2009; Назруллаева, 2010), в которых рассматривалась эконометрическая модель связи инвестиций в основной капитал с удельными затратами на производство в российской промышленности в период с 1995 по 2009 гг. Инвестиции, в соответствии с методическими положениями Росстата, рассматривались как средства, направленные на поддержание 1 Авторы благодарны А. А. Пересецкому, Г. Г. Канторовичу, Э. Б. Ершову, Г. И. Пеникасу, а также всем участникам семинаров по стохастической производственной границе в ВШЭ за обсуждение результатов, ценные комментарии и замечания, полученные в процессе работы над статьей. Работа выполнена при частичной финансовой поддержке научно-учебной лаборатории макроструктурного моделирования экономики России, ЦФИ, НИУ ВШЭ. Investment Инвестиции 63

2 4 (28) 2012 Applied Econometrics и обновление технологической базы (Методологические положения по статистике, 1998). В качестве индикатора изменения технологий производства был предложен показатель удельных затрат. Полученные результаты свидетельствовали о том, что инвестиции в основной капитал оказывают статистически значимое влияние на коэффициенты затрат для отдельных видов обрабатывающих производств, в частности, данная взаимосвязь была выявлена в гг. в производстве пищевых продуктов. В данной работе внимание также акцентируется на производстве пищевых продуктов, при этом анализируются данные по предприятиям. Возникают закономерные вопросы, как структура отрасли влияет на ее эффективность, какие именно фирмы определяют эффективность отрасли и обеспечивают основной объем инвестиций в основной капитал. На производство пищевых продуктов, по данным Росстата за 2010 г., приходится 16.6% от общего объема отгруженной продукции в обрабатывающей промышленности (по полному кругу организаций и всем формам собственности). При этом коэффициент концентрации производства в 2010 г. находится на довольно низком уровне и составляет 17.5% (ЕМИСС). Связь инвестиций и технической эффективности изучается на основе концепции стохастической производственной границы (SFA), для анализа используются данные по предприятиям, производящим пищевые продукты (включая напитки) (код 15 в соответствии с ОКВЭД 2 ), за период гг. Источник данных база бухгалтерской и финансовой отчетности предприятий «Ruslana» (Bureau Van Dijk) 3. Получена итоговая сбалансированная панель, которая содержит 709 предприятий. Сформулируем следующие гипотезы. 1. Размер предприятия влияет на степень его неэффективности: крупные предприятия более эффективны (при этом считается, что размер предприятия определяется численностью занятых). 2. Эффективность предприятия напрямую связана с инвестициями в основной капитал: с увеличением инвестиций в основной капитал снижается неэффективность предприятия (точнее, волатильность ошибки неэффективности). При этом изучаются различия в уровне технической эффективности между группами предприятий, кластеризованных по размеру (в соответствии с численностью занятых), анализируется число стабильно высокоэффективных (на протяжении рассматриваемого периода) предприятий, а также исследуется, в каких регионах расположены наиболее эффективные предприятия. Работа структурирована следующим образом. В разделе 2 приводится обзор литературы, раскрывается содержательная постановка задачи и описываются существующие подходы к оцениванию технической эффективности. В разделе 3 приведены описание данных и принцип построения основных переменных, используемых в работе. Раздел 4 содержит результаты оценивания моделей стохастической производственной границы и сравнения оценок технической эффективности. В заключении приводятся основные выводы относительно влияния инвестиций в основной капитал на техническую эффективность в производстве пищевых продуктов. 2 Общероссийский классификатор видов экономической деятельности. 3 «Ruslana», the Bureau van Dijk database. Russian, Ukrainian and Kazakh company information, https://ruslana. bvdep.com/. 64 Инвестиции Investment

3 Applied Econometrics 4 (28) Обзор литературы В первом подразделе рассматривается инструментарий стохастической производственной границы, необходимый для проверки выдвинутых гипотез и оценивания моделей на кросссекционных и панельных данных. Во втором подразделе резюмируются существующие на сегодняшний день исследования, изучающие взаимосвязь инвестиций в основной капитал и технической эффективности Модель стохастической производственной границы В данной работе используется инструментарий стохастической производственной границы: zна кросс-секционных данных за каждый год (сравниваются результаты в зависимости от предположений о распределении ошибки неэффективности); zна панельных данных (используются модели с постоянной во времени и меняющейся во времени ошибкой неэффективности, модели с разделением индивидуальных эффектов и неэффективности, модель с разделением индивидуальных эффектов и двух возможных типов неэффективности). Одним из основных подходов к оцениванию технической эффективности является метод анализа стохастической границы (SFA), который был независимо предложен в работах (Aigner et al., 1977; Meeusen, van den Broeck, 1977). В рамках данного подхода строится модель стохастической производственной границы (1), представляющая собой параметрически заданную прозводственную функцию со случайной ошибкой, состоящей из стохастического шума и неэффективности (Kumbhakar, Lovell, 2000): ln y a f ln x,,ln x ; bv u, (1) i = 0 1 i ki i i где f параметрически заданная функция (функция Кобба Дугласа или транслогарифмическая функция); y i выпуск; x ji факторы производства, j1,..., k (рассматриваются два фактора производства: капитал и труд); vi N( 0, exp( i d )) стохастический шум, i детерминанты дисперсионной функции (предполагается гетероскедастичность); u i неотрицательная случайная величина, отвечающая за неэффективность предприятия. Предполагается, что v i и u i взаимно независимы. Сравниваются две базовых модели стохастической производственной границы (1) в зависимости от вида распределения ошибки неэффективности u i : zэкспоненциальное распределение: Var( ui) exp( zi q ); zполунормальное распределение: u N ( 0, exp( zq )); i где z i детерминанты дисперсионной функции для ошибки неэффективности (предполагается гетероскедастичность). Основными недостатками SFA подхода, которые принято отмечать, является наличие жестких предположений о характере распределения каждой из компонент ошибки (Schmidt, Sickles, 1984), необходимых для оценивания модели (1) методом максимального правдопо- i Investment Инвестиции 65

4 4 (28) 2012 Applied Econometrics добия. Компонента ошибки, отвечающая за техническую неэффективность, должна быть независима от регрессоров, однако на практике неэффективность может коррелировать с вектором затрат производителя. Оценка технической эффективности рассчитывается по модели (1) следующим образом (Battese, Coelli, 1988): TE i = ( u ) = 1 ( s / ) * m* s * Eexp e expm 1 ( m / s ) i i i * i * * i 1 s 2 2 *, (2) где m *i и s * для модели нормального/полунормального распределения определены как 2 2 m* i = es i u / ss, s = * s s / s, для модели нормального/экспоненциального распределения как u v S (3) 2 2 m = e s / s, s = * s, v (4) * i i v u где eini ui случайная компонента, состоящая из ошибки неэффективности u i и случайного шума n i ; s u, s n стандартные отклонения ошибок u i и n i соответственно; s S s 2 u s 2 n стандартное отклонение совокупной ошибки e i. Оценивание модели стохастической производственной границы по кросс-секционным данным за каждый год (с 2003 по 2010) необходимо для того, чтобы определить, будут ли коэффициенты параметрически заданной производственной функции постоянны во времени, и выбрать необходимую параметрическую спецификацию производственной функции при переходе к оцениванию моделей на панельных данных. Для разных видов распределений (полунормального и экспоненциального) результаты в плане проверки гипотез оставались устойчивыми к выбору распределения. Распределение оценок технической эффективности также почти не меняется, корреляция между оценками, полученными с использованием полунормального и экспоненциального распределений, статистически значима и примерно равна 0.9. Модель стохастической границы для панельных данных, впервые предложенная в работе (Aigner et al., 1977), имеет вид ln y = a f ln x,,ln x ; bv u, (5) it 0 1, it kit, it it где y it выпуск, x jit, факторы производства, j1,..., k. Для случая меняющейся во времени технической эффективности (TVD) предполагается, it i i i u it что u = exp ( tt) u, u N 2 2 ( ms, ), v N(0, s ), а u i и v it распределены независи мо друг от друга и от регрессоров модели. Определим ss = su s v, l= su / s, g= s / s v e = y x b и = exp( tt). it it it it i Тогда оценка для технической эффективности может быть рассчитана как i i v 2 2, u S E exp( ) = 1 ( s / ) it i m i s i u it e it exp m it i s it i, (6) 1 ( m / s ) 2 66 Инвестиции Investment

5 Applied Econometrics 4 (28) 2012 где T i T i mi = msv ites it u sv its t=1 t=1 2 u, (7) T i sv = svs u sv s it u. (8) t=1 Если в приведенных выше формулах принять параметры равными it =1 и =0, то получится модель с постоянной во времени неэффективностью (TI). Основная сложность при оценивании модели стохастической производственной границы на панельных данных, согласно (Greene, 2005), заключается в разделении компоненты, связанной с неоднородностью выборки (индивидуальными эффектами), и компоненты, отвечающей за неэффективность. В исходных моделях для панельных данных неэффективность включала в себя индивидуальные эффекты, что неизбежно искажало оценки технической эффективности и их распределение. В работе (Heshmati et al., 1995) были предложены модифицированные модели со случайными и фиксированными индивидуальными эффектами («true random-effect» и «true fixed-effect» соответственно), позволяющие разделить неоднородность и неэффективность на основе использования двухшаговой процедуры оценивания 4. Модель «true fixed-effect» имеет вид: ln y = a f ln x,,ln x ; bv u, (9) it i 1, it k, it it it где ошибки v it и u it распределены как и ранее: v it нормально, а u it имеет полунормальное или экспоненциальное распределение. Модель «true random-effect» имеет вид: y = a bx w v u, (10) it 0 it i it it где w i случайный индивидуальный эффект фирмы. На первом шаге в исходной работе (Heshmati et al., 1995) оценивается модель со случайным или фиксированным индивидуальным эффектом. На втором шаге для остатков модели оценивается модель стохастической производственной границы, с использованием инструментария, описанного ранее для кросс-секционных данных. Позднее в работе (Greene, 2005) было предложено оценивать данные модели с помощью метода максимального правдоподобия за один шаг 5. Позднее в (Kumbhakar et al., 2012) была приведена модель, учитывающая не только неоднородность предприятий (разделение индивидуального эффекта и неэффективности), 4 Оригинальные названия моделей «true random-effect» и «true fixed-effect» были предложены в работе (Greene, 2005). 5 Процедура оценивания моделей из (Greene, 2005) реализована на сегодняшний день только в эконометрическом пакете LIMDEP. В данной работе используется эконометрический пакет Stata. Investment Инвестиции 67

6 4 (28) 2012 Applied Econometrics но и наличие разных типов неэффективности (постоянной и меняющейся во времени). Постоянная техническая эффективность, согласно (Heshmati et al., 1995; Kumbhakar et al., 2012), в особенности для сравнительно коротких временных рядов в панельных данных, может быть связана с факторами, не меняющимися на коротком промежутке времени (в качестве примера авторы приводят качество менеджмента). При этом остальные факторы, влияющие на неэффективность, могут меняться во времени в краткосрочном периоде. Модель определяется следующим образом: ln y = a f( ln x,,ln x ; b) m v u, (11) it 0 1, it kit, i it i it где m i случайный эффект фирм, включающий ненаблюдаемые не зависящие от времени факторы производства; v it стохастический шум; случайная величина i 0 отвечает за постоянную техническую неэффективность; случайная величина u it 0 является неэффективностью, зависящей от времени; i u it суммарная техническая неэффективность i-й фирмы в период наблюдения t. Модель (11) может быть переписана как * ln y = a f( ln x,,ln x ; b) a e, (12) it 0 1, it kit, i it * где a0 = a0 E( i) E( u it ), ai = miie ( i) и e it = v it u it E ( u it ). Модель (11) оценивается в три шага. На первом шаге используется стандартная модель со случайным эффектом (12) для получения оценок параметров, i и остатков модели it. На втором шаге оценивается u it, при известной оценке которой остаточная техническая эффективность может быть записана как RTEit = exp( uit ). На последнем, третьем, шаге оценивается i, и по ее оценке вводится постоянная техническая эффективность PTE i = exp( i ). Общая техническая эффективность получается как произведение остаточной и постоянной технической эффективности OTE = PTE RTE = exp( u ). (13) it i it i it 2.2. Связь инвестиций в основной капитал и технической эффективности Связь инвестиционных процессов с эффективностью производства исследуется в литературе на различных уровнях агрегации: от предприятия и отрасли до экономики в целом. Изначально в теории предполагалось, что инвестиции в основной капитал не способны оказывать непосредственное воздействие на состояние технологий в экономике (Solow, 1957; Salter, 1960). Однако в последние годы появляется все больше работ, в которых изучается связь инвестиций в основной капитал и технического прогресса, который обычно измеряется как совокупная факторная производительность (СФП). Причем в некоторых исследованиях справедливо поднимается вопрос о причинно-следственных взаимосвязях между инвестициями и СФП, т. к. динамика СФП также может обусловливать динамику инвестиций. Hulten (1992), а затем Sakellaris, Wilson (2004), изучая данные по предприятиям в обрабатывающей промышленности США после 1950 х гг., показали, что существенная доля роста СФП (до 20%) относилась на рост инвестиций в основной капитал. Morrison (1997) на основе данных по пищевой промышленности США в 1980 е гг. более подробно рассматривает 68 Инвестиции Investment

7 Applied Econometrics 4 (28) 2012 каналы влияния инвестиций на технологии, а именно, как инвестиции могут влиять на соотношение потребляемых фирмой факторов производства. В качестве капитальных активов автор выделяет три категории: 1) информационное и офисное оборудование длительного пользования; 2) оборудование не длительного пользования; 3) здания и сооружения. Мотивацией к осуществляемым в пищевой промышленности инвестициям в основной капитал, предположительно, было снижение затрат. В краткосрочном периоде затраты могут превышать потенциальные выгоды от инвестиций, т. к. существуют издержки адаптации из за внедрения нового оборудования. В долгосрочном периоде рост инвестиций в оборудование длительного срока использования приводит к росту инвестиций в другие типы капитальных активов. Положительные оценки эластичностей замещения были получены в (Morrison 1997) для капитальных активов длительного и активов не длительного срока использования. Кроме того, рост инвестиций способствовал снижению доли труда, используемого в производственном процессе, росту потребления электроэнергии, в то время как затраты на сырье и материалы (за исключением расходов на топливо и энергию) практически не менялись. Анализ пищевой промышленности США и далее привлекает авторов, которые полагают, что именно в данной отрасли технологии адаптируются и развиваются наиболее быстрыми темпами. Geylani, Stefanou (2008) на основе микро-данных по отдельным заводам в США показали, что в силу высокой неоднородности предприятий пищевой промышленности сложно оценить агрегированный эффект инвестиций: в мясной промышленности, например, рост СФП наблюдается сразу после осуществления инвестиций, а для других подотраслей рост СФП может происходить с большим лагом по времени. Причем авторы пытаются учесть и обратную взаимосвязь: их результаты свидетельствуют о снижении вероятности больших инвестиций по мере роста производительности завода. Geylani, Stefanou (2008) подтверждают выводы Morrison (1997) и отмечают, что неоднозначные результаты являются следствием издержек адаптации, также делают вывод о дифференцированности самих инвестиций, которые могут быть направлены на расширение производственных возможностей или же только на обновление уже существующего оборудования. В рамках поставленных задач подход с использованием концепции СФП во многом является альтернативой использованию подхода SFA. Однако SFA подход представляется более предпочтительным, поскольку позволяет учесть, что производственная функция и факторы производства характеризуют только потенциальный объем выпуска, но никак не фактический. Влияние инвестиций на техническую эффективность рассматривается в литературе и с использованием SFA подхода. В (Kaltsas, Beamer, 1999) анализируются факторы, определяющие техническую эффективность для 29 предприятий в пищевой промышленности Греции в период с 1988 по 1992 гг. Авторы предполагают, что на математическое ожидание ошибки неэффективности оказывают влияние степень вертикальной интегрированности и уровень капиталоемкости производственного процесса фирмы, а также местоположение предприятия (в городской или сельской местности) и временной тренд. Чем больше степень вертикальной интеграции, тем ниже неэффективность предприятия. Отдельное внимание в контексте этой работы следует обратить на капиталоемкость производственного процесса, которую авторы измеряют как стоимость фонда заработной платы в расчете на единицу стоимости капитальных активов предприятия. Капиталоемкость также отрицательно связана с ошибкой неэффективности. Kaltsas, Beamer (1999) делают вывод, что наращивание объема инвестиций без соответствующего роста расходов на заработную плату (экстенсивного, за счет найма новых работников, или интенсивного, за счет улучшения качества уже Investment Инвестиции 69

8 4 (28) 2012 Applied Econometrics существующего человеческого капитала) негативно влияет на техническую эффективность фирмы. Авторы при этом не рассматривают возможность разделения факторов неэффективности труда и капитала, а также не учитывают сильную, судя по приведенным ими описательным статистикам, неоднородность предприятий в выборке. В статье (Olsen, Henningsen, 2011) на примере данных по фермам, занимающимся разведением свиней в Дании в гг., изучается влияние инвестиций в основной капитал (с учетом лаговой структуры) на техническую эффективность. Авторы проверяют сразу несколько гипотез: 1) фермеры, которые инвестируют в текущем году, менее эффективны (по сравнению с фермерами, у которых инвестиции нулевые); 2) в текущем периоде более эффективны те фермеры, которые проинвестировали два или три года назад; 3) возраст фермера положительно связан с технической эффективностью фермы (эффект обучения). Причем, что любопытно, эмпирическую проверку авторы осуществляют, предполагая, что инвестиции в основной капитал влияют на математическое ожидание ошибки неэффективности, которая, как и в (Kaltsas, Beamer, 1999), считается при этом гомоскедастичной. Отталкиваясь от результатов теоретических и эмпирических исследований и принимая во внимание новые возможности эконометрического инструментария в области SFA для панельных данных, стохастическая ошибка неэффективности в явном виде предполагается гетероскедастичной, причем функционально связанной как с размером предприятия, так и с объемом его инвестиций. Математическое ожидание ошибки неэффективности считается постоянным, что связано с попыткой упростить модель при оценивании с помощью метода максимального правдоподобия (и добиться сходимости процедуры). 3. Данные Данные, используемые в настоящей работе, получены из базы данных бухгалтерской и финансовой отчетности Bureau van Dijk «Ruslana». Рассматриваются компании пищевой промышленности (подраздел DA, раздел 15 «Производство пищевых продуктов, включая напитки») за период гг. Исходная сбалансированная панель содержит 886 компаний. В качестве зависимой переменной используется логарифм выручки от реализации (ln y). В качестве факторов производства рассматривается труд (ln l) и капитал (ln k). Все денежные показатели измеряются в тыс. руб. и приведены к ценам базового 2010 года с использованием агрегированных дефляторов для вида деятельности. Предприятия с оборотом меньше ста тысяч или больше двух миллиардов рублей были исключены из выборки, поскольку нарушают однородность изучаемой совокупности и не вписываются в единую модель производственной функции. Также из выборки были исключены предприятия с основными средствами меньше ста тысяч или больше миллиарда рублей. Итоговая выборка содержит данные по 709 предприятиям. Количество предприятий, среди собственников которых имеется государство, составляет около 7% (49 предприятий). Согласно данным Росстата (ЕМИСС) на 2007 год, 221 предприятие находилось в государственной собственности и порядка 4000 предприятий в частной собственности. Однако в базах данных Росстата существует много предприятий «однодневок» и «мертвых душ», более точную статистику публикует ФНС (Единый государственный реестр юридических лиц), однако официально доступная информация не содержит данных по видам экономической деятельности. Тем не менее, ФНС взаимодействует с разработчиками базы «Ruslana» (Bureau 70 Инвестиции Investment

9 Applied Econometrics 4 (28) 2012 van Dijk) 6, поэтому считаем, что репрезентативности содержащихся в базе данных можно доверять. В качестве переменной, характеризующей затраты трудовых ресурсов (l), используется среднеотраслевая заработная плата, умноженная на количество работников. Данные среднеотраслевых затрат предприятий на рабочую силу были взяты из ЕМИСС Росстата. Для приведения рассматриваемых показателей к сопоставимым ценам используются индексы-дефляторы, полученные на основе публикуемой Росстатом информации. В таблице 1 приведены дефляторы цен факторов производства (труда и капитала) и оборота продукции. Индексы-дефляторы указаны в процентах по отношению к базовому 2010 году. В качестве дефлятора переменной среднеотраслевой заработной платы был взят индекс потребительских цен (ЕМИСС). В качестве дефлятора стоимости основных фондов был взят индексдефлятор инвестиций в основной капитал см. (ЕАЭСД). В качестве дефлятора оборота продукции был взят индекс цен производителей (ЕМИСС). Все индексы-дефляторы характеризуют подраздел DA в соответствии с ОКВЭД (раздел 15 «Производство пищевых продуктов, включая напитки»). Таблица 1. Среднеотраслевая заработная плата и индексы-дефляторы (2010 год базовый) Среднеотраслевая заработная плата, руб. (в текущих ценах) ИПЦ (DA, 15), % Индекс-дефлятор инвестиций в основной капитал (DA, 15), % ИЦП (DA, 15), % Информация об индексе цен производителей ИПЦ и индексе-дефляторе инвестиций в основной капитал доступна только с 2005 года (это связано с переходом от классификатора отраслей ОКОНХ на классификатор видов экономической деятельности ОКВЭД). Поэтому соответствующие данные за 2003 и 2004 гг. были линейно экстраполированы. В базе данных «Ruslana» отсутствует прямая информация об объеме инвестиций в основной капитал, которые осуществляет предприятие. Форма финансовой отчетности включает в себя только информацию об инвестициях в финансовые активы и объеме незавершенного строительства, что не соответствует целям данного исследования. Поэтому для построения ряда по инвестициям в основной капитал в качестве базового взято рекурсивное соотношение k t i 1 t kt, (14) где k t стоимость основных фондов (в сопоставимых ценах), i t объем инвестиций в основной капитал. Информация о норме амортизации основных фондов для каждого предприятия в используемой базе данных отсутствует. Кроме того, получить среднеотраслевую оценку нормы амортизации основных фондов также не представляется возможным: дос- 6 См. интервью от с Д. В. Вольвачом (начальником Управления трансфертного ценообразования и международного сотрудничества ФНС), Investment Инвестиции 71

10 4 (28) 2012 Applied Econometrics тупная статистика по выбытиям основных фондов не соответствует амортизации. Поэтому в данном случае норма амортизации бралась равной 0. Полученная оценка представляет собой прокси-переменную для инвестиций в первом приближении, поскольку, помимо непосредственно инвестиций, направленных на увеличение стоимости капитала, она может включать в себя также амортизацию (поскольку в выборке могут быть предприятия, для которых предположение о нулевой амортизации не является верным) и возможные переоценки стоимости капитальных активов. Однако здесь это единственный возможный вариант получить количественную оценку инвестиций по предприятиям. Если стоимость капитальных активов в текущем году меньше, чем в предыдущем, инвестиции считаются нулевыми: kt 1kt, åñëè kt 1kt, it 0, åñëè k k. t1 t (15) Число предприятий, осуществлявших положительные инвестиции в выборке, представлено в табл. 2. Как и ожидалось, в период кризиса гг. количество предприятий с нулевыми инвестициями резко возросло. Таблица 2. Распределение фирм с положительными и нулевыми инвестициями i t > i t = Описательные статистики по инвестициям, а также стоимости основных фондов, затратам трудовых ресурсов и обороту приведены в табл. 3. В выборке, как и ожидалось, велика неоднородность предприятий, межгрупповые различия между предприятиями превышают межвременные. Таблица 3. Описательные статистики переменных (млн руб., в сопоставимых ценах 2010 года) Переменная Среднее Станд. отклонение Минимум Максимум Число наблюдений y общая N = 5672 межгрупповая n = 709 межвременная T = 8 k общая N = 5672 межгрупповая n = 709 межвременная 52.0 T = 8 l общая N = 5672 межгрупповая 2.98 n = 709 межвременная 1.03 T = 8 i общая N = 4963 межгрупповая 17.8 n = 709 межвременная 33.5 T = 7 72 Инвестиции Investment

11 Applied Econometrics 4 (28) Результаты 4.1. Техническая эффективность: изменение по годам Предварительный анализ моделей начнем с моделей на кросс-секционных данных для каждого года в отдельности, чтобы проверить, менялись ли коэффициенты во времени. Также заранее проверим, присутствует ли в наших данных эффект «скошенности» распределения остатков при оценивании сквозной транслогарифмической модели и аналогичных моделей отдельно за каждый год. Полученные результаты свидетельствуют о наличии отрицательного коэффициента эксцесса, что косвенным образом подтверждает наличие неэффективности в данных (Almanidis, Sickles, 2012). Модель (1) оценивается в предположении о том, что параметрически заданная производственная функция имеет вид функции Кобба Дугласа. В модели предполагается наличие гетероскедастичности, в качестве факторов гетроскедастичности, в соответствии с выдвинутыми гипотезами, рассматриваются: zдля ошибки неэффективности u: логарифм затрат трудовых ресурсов ln l i (размер предприятия влияет на степень его неэффективности), логарифм инвестиций в основной капитал ln i i с лагом в один период (предприятия, которые больше инвестируют, более эффективны); zдля случайной ошибки v: логарифм затрат трудовых ресурсов ln l i. 1 Значение коэффициентов Год коэф. капитала коэф. труда Рис. 1. Динамика изменения оценок коэффициентов капитала и труда на кросс-секционных данных, для модели Кобба Дугласа Из рисунка 1 можно сделать вывод, что коэффиценты производственной функции Кобба Дугласа существенно меняются от года к году (причем изменения статистически значимы), в связи с чем было решено перейти к более гибкой спецификации модели транслогарифмической функции, чтобы учесть возможное изменение коэффициентов во времени, Investment Инвестиции 73

12 4 (28) 2012 Applied Econometrics как для кросс-секционных данных, так и для оцениваемых на панельных данных моделях. Тест отношения максимального правдоподобия также показал, что модель в транслогарифмической спецификации предпочтительнее, чем модель в логарифмической спецификации Кобба Дугласа. В транслогаримической спецификации были получены значимые оценки параметров при логарифме инвестиций прошлого периода для дисперсионной функции, характеризующей ошибку неэффективности (для всех лет с 2004 по 2010). Учет инвестиций в основной капитал при моделировании дисперсии подтверждает выдвинутую гипотезу: волатильность ошибки неэффективности ниже для тех предприятий, которые в предыдущем периоде инвестировали в основные средства. Логарифм затрат труда, характеризующий размер предприятия, значим в дисперсионной функции случайной составляющей n i, а также в 2004 году для ошибки неэффективности u i. Крупные предприятия с большей численностью сотрудников более эффективны. Непараметрические оценки функции плотности для полученных из транслогарифмических моделей оценок технической эффективности за гг. представлены на рис Техническая эффективность Рис. 2. Непараметрическая функция плотности распределения оценок технической эффективности, на кросс-секционных данных, для транслогарифмической модели Из рисунка 2 видно, что распределение предприятий по степени эффективности меняется после кризиса, причем в среднем техническая эффективность после 2008 года предсказуемо снижается (со значения 0.8 до 0.6) Техническая эффективность: панельные данные Для моделей на панельных данных в основе модели стохастической границы лежат следующие предположения: zв основе модели транслогарифмическая производственная функция; 74 Инвестиции Investment

13 Applied Econometrics 4 (28) 2012 zдля ошибки неэффективности в дисперсионную функцию включается логарифм затрат трудовых ресурсов ln l it и логарифм инвестиций в основной капитал с лагом ln i it1 ; zдля случайной ошибки в дисперсионную функцию включается логарифм затрат трудовых ресурсов ln l it. Прежде всего, оцениваем базовые модели для панельных данных с постоянной (TI) и меняющейся во времени (TVD) технической эффективностью, в общем виде представимые формулой (5), где f имеет транслогарифмическую спецификацию. Результаты оценивания для моделей TI и TVD в логлинейной и транслогарифмической спецификациях приведены в табл. 4, модели (1) и (2). Для модели TVD параметр <0, что говорит об снижении эффективности со временем до базового уровня в 2010 году. На рисунке 3 представлены непараметрические («ядерные») оценки функций плотности распределения технической эффективности предприятий для моделей TI и TVD (модели (1) и (2) в табл. 3). Распределение оценок технической эффективности для модели TI смещено влево, к наименее эффективным фирмам. Данная модель, как следует из результатов предыдущего подраздела, не полностью соответствует анализируемым данным: из рис. 2 видно, что распределение технической эффективности меняется от года к году, соответственно, предположение модели TI о постоянстве ошибки неэффективности u i во времени в данном случае не выполняется. Для сравнения, в модели TVD, в которой изменение во времени ошибки неэффективности определяется детерминированной функцией exp( tt i ), распределение в большей степени соответствует нашим ожиданиям TI 6 4 TVD Техническая эффективность Техническая эффективность Рис. 3. Распределение оценок эффективности в моделях TI и TVD Однако в моделях TI и TVD, а также в базовых моделях с фиксированными и случайными индивидуальными эффектами, предложенными в работах (Schmidt, Sickles, 1984; Pitt, Lee, 1981), не разделяются неоднородность наблюдений в выборке, характеризуемая индивидуальными эффектами, и неэффективность. Поэтому, наряду с базовыми моделями TI и TVD, оцениваются три спецификации моделей, описанные ранее, в которых влияние индивидуальных эффектов элиминируется из оценок технической эффективности: zмодификация модели с фиксированными и случайными индивидуальными эффектами (Heshmati et al., 1995) модели (3) «true fixed-effects» и (4) «true random-effects» в табл. 3; Investment Инвестиции 75

14 4 (28) 2012 Applied Econometrics zмодель с двумя типами неэффективности (Kumbhakar et al., 2012), в основе модель (4) «true random-effects» из табл. 4. Таблица 4. Результаты оценивания моделей по панельным данным, гг. Переменная TI (tlog) TVD (tlog) True True fixed-effects random-effects (1) (2) (3) (4) ln l it 0.627*** (0.087) 0.987*** (0.072) 0.498*** (0.100) ln k it 0.758*** 0.242*** 1.009*** (0.095) (0.077) (0.109) 1 (ln l 2 it ) *** 0.128*** 0.109*** (0.0130) (0.011) (0.087) 1 (ln k 2 it ) *** *** (0.0107) (0.0091) (0.0163) ln k it ln l it *** *** *** (0.0097) (0.0078) (0.0104) m 2.617* 1.285*** (1.414) (0.229) 0.190*** ( ) s *** 2.114*** (0.0225) (0.266) g 0.599*** 0.907*** (0.015) (0.012) s 2 u 0.379*** 1.918*** (0.0222) (0.265) ln s 2 (ln l ; ln l ) u it it 1 ln l it (0.0485) ln l it *** (0.0106) s 2 v 0.254*** 0.195*** (0.0051) (0.0040) ln s 2 (ln l ) v it ln l it 0.299*** (0.023) 0.634*** (0.087) 0.736*** (0.095) *** (0.011) *** (0.0129) *** (0.0097) (0.0474) *** (0.0102) 0.320*** (0.024) N T N T Wald F-Stat BIC Примечание. ***, **, * значимость ММП оценок на 1, 5 и 10%-ном уровне соответственно, в скобках приведены стандартные ошибки. В моделях (1), (2) в основное уравнение включались временные эффекты. В моделях (3), (4) в процессы для дисперсий ошибки неэффективности и случайной ошибки включались временные эффекты (как фиктивные переменные). Оценивание моделей реализовано в пакете Stata (версия 11). В таблице 4 также представлены результаты оценивания модифицированных моделей с фиксированными и временными эффектами. Гипотеза о влиянии инвестиций в основ- 76 Инвестиции Investment

15 Applied Econometrics 4 (28) 2012 ной капитал на ошибку неэффективности, выдвинутая в работе, не отвергается: коэффициенты при объясняющей переменной ln i it1 для дисперсии неэффективности ln s u 2 отрицательные в моделях (3) и (4). Однако имеющиеся данные на модельном уровне не поддерживают вторую гипотезу о более высокой эффективности крупных предприятий: коэффициент при ln l it не является статистически значимым. На основе модели (4) была также оценена модель, предложенная в работе (Kumbhakar et al., 2012), в которой, помимо выделения индивидуальных эффектов, предполагается, что неэффективность бывает двух типов: постоянная и меняющаяся во времени. При оценке технической эффективности учитываются обе компоненты. На рисунке 4 представлен сводный график с распределением оценок технической эффективности, полученных из моделей (3) и (4) (табл. 4), а также из модели с четырьмя ошибками (Kumbhakar et al., 2012). Оценки моделей (3) и (4) близки по своему распределению. Распределение из модели с двумя типами неэффективности существенно отличается от распределения оценок технической эффективности из моделей «true random/fixed-effects» (cами распределения этих оценок практически идентичны), что подтверждает диаграмма рассеяния, изображенная на рис. 4 справа. Дополнительное разделение меняющейся во времени неэффективности и постоянной неэффективности дает в среднем более низкое значение технической эффективности в производстве пищевых продуктов Распределение оценок эффективности в моделях True FE Модель с 4 ошибками True RE Техн. эфф. True RE (транслог) Среднее значение технической эффективности Рис. 4. Распределение оценок эффективности в моделях «true fixed-effects», «true random-effects» и в модели с четырьмя ошибками (слева); сравнение оценок технической эффективности в модели «true random-effects» и в модели с двумя типами неэффективности (справа) Общепринятого критерия качества, позволяющего сделать выбор между различными моделями стохастической границы на панельных данных, не существует, поэтому в данном случае выбор модели определяется, скорее, корректностью ее предпосылок. Наиболее гибкими, с точки зрения предпосылок, являются модели (Heshmati et al., 1995) и (Kumbhakar et al., 2012), поскольку при оценивании разделяется неэффективность и индивидуальные эффекты. В дальнейшем будем сравнивать результаты моделей «true random-effects» (Heshmati et al., 1995) и модели (Kumbhakar et al., 2012), т. к. обе модели при оценивании опираются на одинаковую спецификацию (10) на первом шаге. Investment Инвестиции 77

16 4 (28) 2012 Applied Econometrics 4.3. Стабильность эффективных предприятий и распределение по регионам В таблице 5 приведен список наиболее эффективных регионов с точки зрения модели «true random-effects» в спецификации с транслогарифмической функцией, ранжированных по среднему значению технической эффективности региона. В список включены только те регионы, в которых наблюдения имеются не менее чем по 20 предприятиям. Наиболее эффективными оказались Воронежская область, г. Москва, Нижегородская область. Несмотря на то что максимальная эффективность среди предприятий Воронежской области ниже максимальной технической эффективности остальных регионов, средняя техническая эффективность Воронежской области на 1% больше, чем у Москвы и всех остальных регионов. Высокое значение эффективности Воронежской области объясняется отраслью специализации региона, которой является пищевая промышленность (доля отрасли в промышленном производстве в 2007 году составляла 34%) 7. Москва имеет наиболее развитую инфраструктуру и большой приток инвестиций, в пищевой промышленности столицы работает около 60 тыс. человек (20% от общей численности работающих на промышленных предприятиях города) 8. В таблицу не попали другие регионы из за нехватки данных. Вполне возможно, однако, что они могли бы быть не менее эффективными (в среднем), чем представленные в таблице. Таблица 5. Наиболее эффективные регионы Регион Воронежская обл (0.060) г. Москва (0.087) Остальные регионы (0.102) Нижегородская обл (0.118) Московская обл (0.115) Алтайский край (0.102) Краснодарский край (0.113) Примечание. В скобках приведены значения стандартных ошибок. Техническая эффективность среднее значение минимум максимум В таблице 6 представлены стабильные предприятия за гг., техническая эффективность (ТЭ) которых в каждом году (из этого периода) составляла не менее Данные приведены за 2010 год, а по инвестициям за 2009 год. Как видно из таблицы, наиболее 7 Согласно докладу UNIDO Project SF/RUS/07/002/17 51 за 2008 год. 8 Согласно данным департамента науки, промышленной политики и предпринимательства города Москвы. 78 Инвестиции Investment

17 Applied Econometrics 4 (28) 2012 стабильные и эффективные предприятия специализируются на производстве мясных продуктов и расположены в центральном регионе России. Все предприятия являются достаточно крупными, с оборотом порядка одного миллиарда рублей в год и средним количеством сотрудников около 400 человек. Этот факт косвенно подтверждает выдвинутую во введении гипотезу о том, что крупные предприятия более эффективны. Средний объем средств, инвестированных предприятиями в основной капитал за гг., составляет 10 млн руб., таким образом, подтверждается вторая гипотеза о положительном влиянии инвестиций на эффективность. Для первых трех предприятий из приведенных в таблице, на рис. 5 построен временной тренд технической эффективности за гг. Из рисунка видно, что в гг. значение эффективности оставалось практически постоянным, за исключением предприятия «Агро-2009», у которого наблюдалось резкое снижение эффективности в 2008 году, что, вероятно, связано с кризисом, и последующий сильный рост эффективности в 2009 году. Таблица 6. Наиболее эффективные предприятия Регион Предприятие ТЭ Оборот, млн руб. Капитал, млн руб. Кол-во Инвестиции, сотрудников млн руб. Башкортостан Агропромышленная компания Агро-2009 Ленинградская обл. Гатчинский молочный завод Белгородская обл. Губкинский мясокомбинат Московская обл. Протвинский мясокомбинат Новосибирская обл. ЗАО Проксима Калининградская обл. ООО КМПЗ Балтпроммясо Санкт-Петербург Рыбокомбинат Пищевик Будем считать предприятие эффективным, если его техническая эффективность больше некоторого заданного значения TE eff. Рассмотрим модель (2), в которой эффективность считалась для каждого года в отдельности. Посчитаем количество эффективных предприятий для каждого года, а также количество предприятий, которые были эффективными в течение двух лет подряд. Назовем такие предприятия стабильными. Количество эффективных и стабильных для каждого года предприятий изображено на рис. 6. На рисунке 7 изображено процентное соотношения количества предприятий, эффективных в ( t 1) -м году, оставшихся эффективными и в t-м году (остальные предприятия, эффективные в ( t 1) -м году, перестали быть эффективными в t-м году). Из приведенных рисунков видно, что при увеличении уровня TE eff, определяющего эффективные фирмы, всего на 5% (с 0.80 до 0.85), количество эффективных и стабильных предприятий уменьшается более чем в два раза. В то же время видно, что в гг. процент стабильных предприятий уменьшился (по сравнению с предыдущими годами), что, вероятно, связано с кризисом. Investment Инвестиции 79

18 4 (28) 2012 Applied Econometrics 0.94 Техническая эффективность Год Агро-2009 Гатчинский молочный завод Губкинский мясокомбинат Рис. 5. Техническая эффективность стабильных предприятий Фирмы Рис. 6. Эффективность и стабильность предприятий при TE eff =080. и TE eff =085. Год Стаб. фирмы при TE = 0.85 Эфф. фирмы при TE = 0.85 Стаб. фирм. при TE = 0.80 Эфф. фирмы при TE = Кластеризация предприятий В связи с высокой степенью неоднородности предприятий было решено кластеризовать выборку. Закономерный вопрос, который возникает при анализе эффективности предприятий: отличается ли, и в какую сторону, эффективность крупных предприятий от прочих? В исходной базе данных «Ruslana» присутствует такой признак, как размер предприятия, который определяется тремя показателями: операционной прибылью, общими активами и численностью работников. Однако основной проблемой при работе с панельными данны- 80 Инвестиции Investment

19 Applied Econometrics 4 (28) 2012 Процент стабильно эффективных фирм Рис. 7. Процент стабильных предприятий при TE eff =080. и TE eff =085. ми является нестабильность (во времени) распределения предприятий по кластерам. Именно поэтому решено было не пользоваться готовым разбиением, которое, по всей видимости, было составлено в начале 2000 х гг. и далее не обновлялось. Подход, который был использован при кластеризации, предполагает кластер-анализ траекторий. В качестве основного признака, характеризующего размер предприятия, была выбрана численность работников. По этому признаку были составлены показатели численности за каждый год с 2003 по 2010 гг. (итого 8 признаков), что позволило обеспечить стабильность кластеров при классификации 709 предприятий. Согласно описательным статистикам за весь период с 2003 по 2010 гг., в выборке присутствуют предприятия с численностью работников от минимального значения 1 до максимального значения 2046 человек, при стандартном отклонении порядка 240. В итоге был использован метод k-средних при фиксированном выделении трех основных кластеров: по аналогии с исходным разбиением в «Ruslana» предполагалось наличие малых, средних и крупных предприятий. К первому кластеру относятся малые предприятия с численностью работников в среднем за рассматриваемый период менее 100 человек (326 предприятий). Ко второму кластеру со средними предприятиями были отнесены предприятия с численностью работников от 100 до 400 человек (318 предприятий). Все остальные (третий кластер) крупные предприятия (65). На рисунке 8 приведены графики непараметрических функций плотности распределения для оценок технической эффективности, рассчитанный для трех кластеров (слева модель «true random-effects», справа модель с двумя типам неэффективности). По каждой из групп предприятий были оценены модифицированная модель (Heshmati et al., 1995) со случайными индивидуальными эффектами и модель с выделением двух типов неэффективности (Kumbhakar et al., 2012). Оценки технической эффективности из модифицированной модели «true random-effects» со случайными эффектами (Heshmati et al., 1995), в среднем, практически не отличаются для малых и средних предприятий (кластеры 1 и 2). Для крупных предприятий (кластер 3) среднее значение технической эффективности выше (рис. 8), причем само распределение Год TE = 0.85 TE = 0.80 Investment Инвестиции 81

20 4 (28) 2012 Applied Econometrics оценок технической эффективности в данном кластере отличается от других кластеров, однако таких предприятий всего 65 из 709. В модели с двумя типами неэффективности (Kumbhakar et al., 2012) распределения оценок технической эффективности по кластерам существенно различаются. Снова заметим, что в данной модели средние значения технической эффективности ниже, чем в модели «true random-effects» Техническая эффективность Техническая эффективность TE кластер 1 TE кластер 2 TE кластер 3 TE кластер 1 TE кластер 2 TE кластер 3 Рис. 8. Распределение оценок технической эффективности по кластерам предприятий из модели «true random-effects» (слева) и модели с 4 ошибками (справа) На рисунке 9 представлен тренд изменения среднего значения оценки технической эффективности фирм для всех предприятий и отдельно для малых, средних и крупных предприятий (усредненные оценки из модели «true random-effects»). Из рисунка видно, что техническая эффективность предприятий постепенно снижалась начиная с 2006 года. Крупные предприятия (кластер 3) меньше всего пострадали во время кризиса 2008 года, снижение их эффективности в 2010 г. (по сравнению с 2008 г.) составило около 2%, в то время как как у малых и средних предприятий техническая эффективность снизилась почти на 7%. 0.9 Техническая эффективность Год ТЭ Кластер 1 ТЭ Кластер 2 ТЭ Кластер 3 Общая ТЭ Рис. 9. Изменение среднего значения эффективности фирм по времени 82 Инвестиции Investment

ВАРИАНТ 6. Задача 1. Таблица 6.1. обязательных занятии, ч.

ВАРИАНТ 6. Задача 1. Таблица 6.1. обязательных занятии, ч. ВАРИАН 6 Задача. аблица 6.. п/п Количество Средний балл по п/п Количество Средний балл пропущенных всем предметам пропущенных по всем обязательных занятии, обязательных предметам ч. занятии, ч. 8,8 6 4

Подробнее

Условия Гаусса-Маркова Теорема Гаусса-Маркова Свойства МНК-оценок. Лекция 8

Условия Гаусса-Маркова Теорема Гаусса-Маркова Свойства МНК-оценок. Лекция 8 Условия Гаусса-Маркова Теорема Гаусса-Маркова Свойства МНК-оценок Лекция 8 CВОЙСТВА ОЦЕНОК КОЭФФИЦИЕНТОВ РЕГРЕССИИ Для того чтобы полученные по МНК оценки обладали некоторым полезными статистическими свойствами

Подробнее

ОГЛАВЛЕНИЕ. альтернативами... 241 Контрольные вопросы... 245. Предисловие... 9. Глава 1. Определение эконометрики... 15

ОГЛАВЛЕНИЕ. альтернативами... 241 Контрольные вопросы... 245. Предисловие... 9. Глава 1. Определение эконометрики... 15 Эконометрика: Учебник/ ЕлисееваИ.И., КурышеваС.В., Костеева Т.В. и др.; Под ред. И.И.Елисеевой. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 2005. 576с.: ил. Излагаются условия и методы построения

Подробнее

3.3. Выборочное среднее и стандартное отклонение

3.3. Выборочное среднее и стандартное отклонение 50 3. Статистические инструменты, используемые для выявления и устранения... Диаграмма разброса зависимости параметра Y от параметра X5 45 40 35 30 Y 25 20 5 0 5,0 7,5 0,0 2,5 5,0 7,5 X5 Рис. 3.3. Диаграмма

Подробнее

Пояснительная информация. к промежуточной бухгалтерской (финансовой) отчетности на 01.04.2015. ООО «Первый Клиентский Банк» (регистрационный 3436)

Пояснительная информация. к промежуточной бухгалтерской (финансовой) отчетности на 01.04.2015. ООО «Первый Клиентский Банк» (регистрационный 3436) Пояснительная информация к промежуточной бухгалтерской (финансовой) отчетности на 01.04.2015 ООО «Первый Клиентский Банк» (регистрационный 3436) 1. Общие сведения Полное фирменное наименование - «Первый

Подробнее

Методические подходы к анализу интеграционных процессов в Таможенном союзе и Едином экономическом пространстве

Методические подходы к анализу интеграционных процессов в Таможенном союзе и Едином экономическом пространстве Методические подходы к анализу интеграционных процессов в Таможенном союзе и Едином экономическом пространстве Существуют различные определения интеграции и интеграционных процессов. В зависимости от использования

Подробнее

1. ОСНОВНЫЕ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

1. ОСНОВНЫЕ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ 1. ОСНОВНЫЕ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Административно-территориальное деление Российской Федерации на 1 января 2001 г. (картограмма) 1)............................. 29

Подробнее

продолжающийся рост среднегодовой численности населения области за счет естественного и миграционного прироста населения;

продолжающийся рост среднегодовой численности населения области за счет естественного и миграционного прироста населения; СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ ТОМСКОЙ ОБЛАСТИ В 2012 ГОДУ В целом ситуация по итогам 2012 года в экономике и социальной сфере Томской области соответствует общероссийским тенденциям. Основные позитивные

Подробнее

Расчет валового регионального продукта

Расчет валового регионального продукта Расчет валового регионального продукта Последнее десятилетие характеризуется возрастающим интересом к показателям региональных счетов со стороны общественности и органов государственного управления. Валовой

Подробнее

Глава 14 ЭКОНОМИЧЕСКИЙ РОСТ

Глава 14 ЭКОНОМИЧЕСКИЙ РОСТ Глава 14 ЭКОНОМИЧЕСКИЙ РОСТ Глава начинается с рассмотрения вопроса о понятии экономического роста. В современной экономической литературе имеются некоторые расхождения в толковании того, что следует понимать

Подробнее

АНАЛИЗ И ОЦЕНКА РУКОВОДСТВОМ ФИНАНСОВОГО ПОЛОЖЕНИЯ И ФИНАНСОВЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

АНАЛИЗ И ОЦЕНКА РУКОВОДСТВОМ ФИНАНСОВОГО ПОЛОЖЕНИЯ И ФИНАНСОВЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ АНАЛИЗ И ОЦЕНКА РУКОВОДСТВОМ ФИНАНСОВОГО ПОЛОЖЕНИЯ И ФИНАНСОВЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ Настоящий анализ финансового положения и финансовых результатов деятельности должен рассматриваться в контексте

Подробнее

Ивановская область: меры государственной поддержки текстильного и швейного производства

Ивановская область: меры государственной поддержки текстильного и швейного производства Ивановская область: меры государственной поддержки текстильного и швейного производства Ивановская область: на карте России, в масштабе ЦФО Общая площадь 21 437 км 2 Количество жителей 1 млн. человек Экономически

Подробнее

1. Задача финансирования инвестиционных проектов

1. Задача финансирования инвестиционных проектов ' В.Н.Бурков, Л.А.Цитович МОДЕЛИРОВАНИЕ МЕХАНИЗМОВ ФИНАНСИРОВАНИЯ В УСЛОВИЯХ РЫНОЧНОЙ ЭКОНОМИКИ Введение В статье рассматриваются механизмы финансирования инвестиционных проектов и программ в рыночной

Подробнее

Лекция 12.Байесовский подход

Лекция 12.Байесовский подход Лекция 12.Байесовский подход Буре В.М., Грауэр Л.В. ШАД Санкт-Петербург, 2013 Буре В.М., Грауэр Л.В. (ШАД) Байесовский подход Санкт-Петербург, 2013 1 / 36 Cодержание Содержание 1 Байесовский подход к статистическому

Подробнее

МАЛОЕ И СРЕДНЕЕ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВО ГОРОДА ТАГАНРОГА. (по состоянию на 01.07.2014) Сентябрь 2014

МАЛОЕ И СРЕДНЕЕ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВО ГОРОДА ТАГАНРОГА. (по состоянию на 01.07.2014) Сентябрь 2014 МАЛОЕ И СРЕДНЕЕ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВО ГОРОДА ТАГАНРОГА (по состоянию на 01.07.2014) Сентябрь 2014 1 КОЛИЧЕСТВО ЗАРЕГИСТРИРОВАННЫХ МАЛЫХ И СРЕДНИХ ПРЕДПРИЯТИЙ Количество малых предприятий (с учетом микропредприятий)

Подробнее

Моделирование влияния инвестиций в основной капитал на материальные затраты в отраслях промышленности США в 1958 2005 гг. 1

Моделирование влияния инвестиций в основной капитал на материальные затраты в отраслях промышленности США в 1958 2005 гг. 1 102 ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ ВШЭ 1 Моделирование влияния инвестиций в основной капитал на материальные затраты в отраслях промышленности США в 1958 2005 гг. 1 Краснопеева Н.А., Назруллаева Е.Ю. Ведут ли инвестиции

Подробнее

План лекции. 1 Смесь Гауссовских распределений. 2 EM-алгоритм. 3 Информационные методы

План лекции. 1 Смесь Гауссовских распределений. 2 EM-алгоритм. 3 Информационные методы План лекции 1 Смесь Гауссовских распределений 2 EM-алгоритм 3 Информационные методы А. А. Бояров, А. А. Сенов (СПбГУ) стохастическое программирование весна 2014 1 / 21 Смешанные модели Пусть W подмножество

Подробнее

Сегодня ситуация такова,

Сегодня ситуация такова, Оптимизация структуры как необходимое условие учета и оптимизации затрат Е. В. ПАВЛОВА, генеральный директор ООО «ТРЕНД» Основные показатели, при которых требуется срочно изменить структуру управления

Подробнее

Об основных социально-экономических показателях государств членов Таможенного союза и Единого экономического пространства в январе-сентябре 2012 года

Об основных социально-экономических показателях государств членов Таможенного союза и Единого экономического пространства в январе-сентябре 2012 года Об основных социально-экономических показателях государств членов Таможенного союза и Единого экономического пространства в январе-сентябре 2012 года Данные национальных статистических служб государств

Подробнее

Повышение эффективности распределения ресурсов между секторами экономики Беларуси

Повышение эффективности распределения ресурсов между секторами экономики Беларуси Повышение эффективности распределения ресурсов между секторами экономики Беларуси Дмитрий Крук BEROC Минск, 5 ноября 2014 г. 2014 KEF http://kef.by/ Снижение потенциала роста застарелая проблема 12 10

Подробнее

6.3. ПРОДУКТ ФИРМЫ. КРАТКОСРОЧНЫЙ ПЕРИОД - интервал времени, в течение которого величина одних факторов. производства подвержены изменению.

6.3. ПРОДУКТ ФИРМЫ. КРАТКОСРОЧНЫЙ ПЕРИОД - интервал времени, в течение которого величина одних факторов. производства подвержены изменению. 6.3. ПРОДУКТ ФИРМЫ Любая фирма, независимо от ее организационно-правовой формы, выпускает ту или иную продукцию. Продукт фирмы выступает, прежде всего, в натуральной форме вещественной или невещественной.

Подробнее

Городская олимпиада по экономике

Городская олимпиада по экономике Городская олимпиада по экономике класс Задача 1 Фирма выпускает шариковые и гелиевые ручки на двух предприятиях. Оборудование на первом предприятии позволяет в день производить или тыс. шариковых ручек,

Подробнее

Ключевые слова: инвестиции в основной капитал, финансирование инвестиций, структура инвестиций, инвестиционный климат.

Ключевые слова: инвестиции в основной капитал, финансирование инвестиций, структура инвестиций, инвестиционный климат. Ольга ИЗРЯДНОВА, зав. лабораторией структурных проблем экономики научного направления «Реальный сектор» Института экономической политики им. Е.Т. Гайдара, канд. экон. наук. Окончила Российскую академию

Подробнее

Исходные данные. Требуется: 1) построить уравнение множественной линейной регрессии; 2) записать модель множественной линейной регрессии;

Исходные данные. Требуется: 1) построить уравнение множественной линейной регрессии; 2) записать модель множественной линейной регрессии; Задача 4 По 0 предприятиям региона имеются данные (табл 4) показателей «Выработка продукции на одного работника» (, тыс руб), «Ввод в действие новых основных фондов» (х 1, % от стоимости фондов на конец

Подробнее

МЕТОДИКА ОЦЕНКИ УРОВНЯ ЖИЗНИ НАСЕЛЕНИЯ РЕГИОНА

МЕТОДИКА ОЦЕНКИ УРОВНЯ ЖИЗНИ НАСЕЛЕНИЯ РЕГИОНА 00 СОВРЕМЕННЫЕ ТЕНДЕНЦИИ В ЭКОНОМИКЕ И УПРАВЛЕНИИ МЕТОДИКА ОЦЕНКИ УРОВНЯ ЖИЗНИ НАСЕЛЕНИЯ РЕГИОНА Лазарев Г.А., Коротаевский А.Г. Дальневосточный филиал Всероссийской академии внешней торговли Минэкономразвития

Подробнее

БИЗНЕС-ПЛАН для предоставления гранта начинающим предпринимателям на создание собственного дела. 1. Общая информация

БИЗНЕС-ПЛАН для предоставления гранта начинающим предпринимателям на создание собственного дела. 1. Общая информация БИЗНЕС-ПЛАН для предоставления гранта начинающим предпринимателям на создание собственного дела Наименование бизнес-плана 1. Общая информация Наименование юридического лица или Ф.И.О. индивидуального предпринимателя

Подробнее

Прогноз социально-экономического развития города Москвы на 2015 2017 годы

Прогноз социально-экономического развития города Москвы на 2015 2017 годы Прогноз социально-экономического развития города Москвы на 2015 2017 годы Корректировка прогноза социально-экономического развития России 2013 г. 2014 г. (оценка) 2015 г. 2016 г. 2017 г. Цена на нефть

Подробнее

ПРАКТИКА ФОРМИРОВАНИЯ ФИНАНСОВОГО РЕЗУЛЬТАТА НА ПРЕДПРИЯТИИ ОБЩЕСТВЕННОГО ПИТАНИЯ

ПРАКТИКА ФОРМИРОВАНИЯ ФИНАНСОВОГО РЕЗУЛЬТАТА НА ПРЕДПРИЯТИИ ОБЩЕСТВЕННОГО ПИТАНИЯ Куткович Т.А. Практика формирования финансового результата на предприятии общественного питания [Текст] / Т.А. Куткович // ВЕСТНИК Института Дружбы народов Кавказа. «Теория экономики и управления народным

Подробнее

ПРОБЛЕМА ИЗМЕРЕНИЯ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО КАПИТАЛА И ЕГО ВКЛАДА В ЭКОНОМИЧЕСКИЙ РОСТ

ПРОБЛЕМА ИЗМЕРЕНИЯ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО КАПИТАЛА И ЕГО ВКЛАДА В ЭКОНОМИЧЕСКИЙ РОСТ О. В. Мичасова, к.ф.-м.н., старший преподаватель Нижегородского государственного университета им. Н. И. Лобачевского Ключевые слова: человеческий потенциал, норма доходности, метод непрерывной инвентаризации,

Подробнее

ОБ ОЦЕНКЕ ЧИСЛА ДАНБАРА И ЕГО ВЛИЯНИЯ НА ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ В СОЦИАЛЬНОЙ СЕТИ Facebook

ОБ ОЦЕНКЕ ЧИСЛА ДАНБАРА И ЕГО ВЛИЯНИЯ НА ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ В СОЦИАЛЬНОЙ СЕТИ Facebook 6292 УДК 316.472.4 ОБ ОЦЕНКЕ ЧИСЛА ДАНБАРА И ЕГО ВЛИЯНИЯ НА ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ В СОЦИАЛЬНОЙ СЕТИ Facebook А.А. Гилязова Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН Россия, 117997, Москва,

Подробнее

МЕТОДЫ РАСЧЕТА СЕБЕСТОИМОСТИ И ФИНАНСОВЫЙ РЕЗУЛЬТАТ ПРЕДПРИЯТИЯ

МЕТОДЫ РАСЧЕТА СЕБЕСТОИМОСТИ И ФИНАНСОВЫЙ РЕЗУЛЬТАТ ПРЕДПРИЯТИЯ МЕТОДЫ РАСЧЕТА СЕБЕСТОИМОСТИ И ФИНАНСОВЫЙ РЕЗУЛЬТАТ ПРЕДПРИЯТИЯ Пикурен Вера, ВЦ «Раздолье» Себестоимость продукции важный показатель деятельности предприятия. Выбор метода ее расчета напрямую влияет на

Подробнее

Статистический анализ результатов регрессии

Статистический анализ результатов регрессии Статистический анализ результатов регрессии Статистический анализ результатов Следующий вопрос, который должен нас волновать, насколько достоверны полученные оценки, ведь существует проблема выборочного

Подробнее

2015 Московский центр качества образования Одобрено Ассоциацией учителей географии г. Москвы

2015 Московский центр качества образования Одобрено Ассоциацией учителей географии г. Москвы СПЕЦИФИКАЦИЯ диагностической работы по географии для 10-х классов (ФК ГОС 2004 г.) Диагностическая работа проводится в соответствии с Распоряжением Департамента образования города Москвы от 15 июля 2014

Подробнее

АНАЛИЗ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА УРОВЕНЬ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ СТРОИТЕЛЬНОЙ ОТРАСЛИ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

АНАЛИЗ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА УРОВЕНЬ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ СТРОИТЕЛЬНОЙ ОТРАСЛИ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ 52 Вопросы экономики и права. 2012. 8 АНАЛИЗ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА УРОВЕНЬ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ СТРОИТЕЛЬНОЙ ОТРАСЛИ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ 2012 С.М. Анпилов кандидат экономических наук Самарский государственный

Подробнее

Премия за контроль и скидка за размер пакета: практическое применение отечественной статистики

Премия за контроль и скидка за размер пакета: практическое применение отечественной статистики Премия за контроль и скидка за размер пакета: практическое применение отечественной статистики М.А.Федотова, Президент СМАО, д.э.н., профессор, Заслуженный экономист РФ, лауреат Государственной премии,

Подробнее

Монополистическая конкуренция

Монополистическая конкуренция Южный федеральный университет Экономический факультет Лекция 13 Пять блоков вопросов 1. Характеристики рынка монополистической конкуренции 2. Равновесие фирмы на рынке монополистической конкуренции в краткосрочном

Подробнее

Часть 2. Элементы математической статистики

Часть 2. Элементы математической статистики Часть 2. Элементы математической статистики Замечательно, что науке, начинавшейся с рассмотрения азартных игр, суждено было стать важнейшим объектом человеческого знания. Лаплас Вероятность это важнейшее

Подробнее

Широкополосный доступ: уровень распространения в России и ее регионах

Широкополосный доступ: уровень распространения в России и ее регионах Широкополосный доступ: уровень распространения в России и ее регионах Г.И. Абдрахманова Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ Высшая школа экономики, Москва, 2015 www.hse.ru Широкополосный

Подробнее

Малое и среднее предпринимательство в России. 2013: Стат.сб./ Росстат. - М., 2013. - 127 с.

Малое и среднее предпринимательство в России. 2013: Стат.сб./ Росстат. - М., 2013. - 127 с. Малое и среднее предпринимательство в России. 2013: Стат.сб./ Росстат. - М., 2013. - 127 с. Предисловие СОДЕРЖАНИЕ.3 1. СУБЪЕКТЫ МАЛОГО И СРЕДНЕГО ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА - ЮРИДИЧЕСКИЕ ЛИЦА Основные показатели

Подробнее

Тема 1. Роль и содержание комплексного экономического анализа. Тема 2. Анализ в системе маркетинга. Тема 3.Анализ производственной программы

Тема 1. Роль и содержание комплексного экономического анализа. Тема 2. Анализ в системе маркетинга. Тема 3.Анализ производственной программы Задания для самостоятельной работы по дисциплине «Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности» для студентов, обучающихся по специальности 080109.65 Бухгалтерский учѐт, анализ и аудит.

Подробнее

Проблема дефицита квалифицированных рабочих кадров

Проблема дефицита квалифицированных рабочих кадров Проблема дефицита квалифицированных рабочих кадров Проблема дефицита квалифицированных рабочих кадров является очень актуальной для современной российской промышленности. Недостаток квалифицированного

Подробнее

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 7 РАЗРАБОТКА ФИНАНСОВОЙ МОДЕЛИ ИНВЕСТИЦИОННОГО ПРОЕКТА. Введение

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 7 РАЗРАБОТКА ФИНАНСОВОЙ МОДЕЛИ ИНВЕСТИЦИОННОГО ПРОЕКТА. Введение ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 7 РАЗРАБОТКА ФИНАНСОВОЙ МОДЕЛИ ИНВЕСТИЦИОННОГО ПРОЕКТА. Введение Финансовая модель предприятия обеспечивает генерацию стандартных бухгалтерских процедур и отчетных финансовых документов

Подробнее

РАБОТА ПРЕДСТОИТ БОЛЬШАЯ И ТРЕБУЕТ ОБЩИХ УСИЛИЙ

РАБОТА ПРЕДСТОИТ БОЛЬШАЯ И ТРЕБУЕТ ОБЩИХ УСИЛИЙ РАБОТА ПРЕДСТОИТ БОЛЬШАЯ И ТРЕБУЕТ ОБЩИХ УСИЛИЙ Сергей Безделев, компания «1С:Архитектор бизнеса» Развитие хлебопекарной промышленности приобретает все более отчетливые очертания. Ориентиры развития установила

Подробнее

Глава 7. Определенный интеграл

Глава 7. Определенный интеграл 68 Глава 7 Определенный интеграл 7 Определение и свойства К понятию определенного интеграла приводят разнообразные задачи вычисления площадей, объемов, работы, объема производства, денежных потоков и тп

Подробнее

Линейная функция: (2.2.1) График этой функции приведён на рисунке 2.2.1.

Линейная функция: (2.2.1) График этой функции приведён на рисунке 2.2.1. 2.2. ОСНОВНЫЕ ФУНКЦИИ, ВЫСТУПАЮЩИЕ КАК МОДЕЛИ ТРЕНДА Если в ходе предварительного анализа временного ряда удалось обнаружить в его динамике некоторую закономерность, возникает задача описать математически

Подробнее

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ И СОЦИАЛЬНЫЕ ЭФФЕКТЫ ОБРАЗОВАНИЯ. ОПЫТ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ И СОЦИАЛЬНЫЕ ЭФФЕКТЫ ОБРАЗОВАНИЯ. ОПЫТ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ЭКОНОМИЧЕСКИЕ И СОЦИАЛЬНЫЕ ЭФФЕКТЫ ОБРАЗОВАНИЯ. ОПЫТ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА М.Л. Агранович Рассуждения и заявления о том, что образование важнейший ресурс экономического развития, стали уже общим местом.

Подробнее

Вопросы для подготовки к зачету по дисциплине «Моделирование систем и процессов»

Вопросы для подготовки к зачету по дисциплине «Моделирование систем и процессов» Вопросы для подготовки к зачету по дисциплине «Моделирование систем и процессов» Специальность 280102 1. Модель и оригинал. 2. Что такое модель? 3. Что такое моделирование? 4. Для чего необходим этап постановки

Подробнее

Управление ценовыми скидками в торговых сетях

Управление ценовыми скидками в торговых сетях 158 Управление, экономика ТРУДЫ МФТИ. 2014. Том 6, 2 УДК 519.86:658.8.03 С. Л. Семаков, А. С. Семаков Московский физико-технический институт (государственный университет) Управление ценовыми скидками в

Подробнее

при правительстве РФ,

при правительстве РФ, АНАЛИЗ ЛАТЕНТНЫХ ЗАВИСИМОСТЕЙ МЕЖДУ АКТУАРНЫМИ УБЫТОЧНОСТЯМИ ПО РАЗЛИЧНЫМ ЛИНИЯМ БИЗНЕСА THE ANALYSIS OF LATENT DEPENDENCIES BETWEEN ACTUARIAL LOSS RATIOS SEVERAL INSURANCE LINES OF BUSINESS Журов А.Н.,

Подробнее

Описательная статистика (descriptive statistics) это раздел статистики, занимающийся описанием, организацией и простейшим преобразованием данных

Описательная статистика (descriptive statistics) это раздел статистики, занимающийся описанием, организацией и простейшим преобразованием данных Лекция 2 Описательная статистика (descriptive statistics) это раздел статистики, занимающийся описанием, организацией и простейшим преобразованием данных исследования. Популяция (population) - совокупность

Подробнее

МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЗАРАБОТНОЙ ПЛАТЫ

МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЗАРАБОТНОЙ ПЛАТЫ УД 331.1 С.И. Григашкина МЕТОДИА ОЦЕНИ ЭФФЕТИВНОСТИ ЗАРАБОТНОЙ ПЛАТЫ Рассматривается комплексный подход к понятию экономической и социальной эффективности заработной платы, авторская методика ее оценки,

Подробнее

Коэффициент оборачиваемости и уровень обслуживания - показатели эффективности товарных запасов.

Коэффициент оборачиваемости и уровень обслуживания - показатели эффективности товарных запасов. Коэффициент оборачиваемости и уровень обслуживания - показатели эффективности товарных запасов. Добронравин Евгений, 2004 Рассмотрим два существующих на практике частных показателя управления запасами,

Подробнее

Введение. Обращение к студентам

Введение. Обращение к студентам Введение. Обращение к студентам Уважаемые студенты! Вашему вниманию представлен конспект лекций по курсу «Эконометрика». Наиболее общее и краткое определение того, что такое эконометрика это наука, изучающая

Подробнее

ТЕМА 8. СИСТЕМЫ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН. ЗАКОН БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ

ТЕМА 8. СИСТЕМЫ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН. ЗАКОН БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ ТЕМА 8. СИСТЕМЫ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН. ЗАКОН БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ Случайные векторы. Закон распределения. Условные распределения случайных величин. Числовые характеристики случайных векторов. Условные математические

Подробнее

Моделирование волатильности со скачками: применение к российскому и американскому фондовым рынкам

Моделирование волатильности со скачками: применение к российскому и американскому фондовым рынкам Моделирование волатильности со скачками: применение к российскому и американскому фондовым рынкам Сергей Белоусов Альфа-Банк, Москва, Россия Хорошо известно, что доходности финансовых активов характеризуются

Подробнее

Ответы на вопросы по управлению величиной запасов. - С чего начать внедрение модели управления запасами?

Ответы на вопросы по управлению величиной запасов. - С чего начать внедрение модели управления запасами? Ответы на вопросы по управлению величиной запасов. - С чего начать внедрение модели управления запасами? Внедрение модели управления запасами следует начать с более общих вещей, касающихся процесса управления

Подробнее

Новые правила инвестирования резервов НПФ: оценка возможного влияния на рублевый долговой рынок

Новые правила инвестирования резервов НПФ: оценка возможного влияния на рублевый долговой рынок Александр Ермак, главный аналитик долговых рынков, заместитель начальника аналитического управления БК «РЕГИОН» Новые правила инвестирования резервов НПФ: оценка возможного влияния на рублевый долговой

Подробнее

СЕКЬЮРИТИЗАЦИИ МСП АКТИВОВ НОВЫЙ ВИД АКТИВОВ НОВЫЕ ВЫЗОВЫ

СЕКЬЮРИТИЗАЦИИ МСП АКТИВОВ НОВЫЙ ВИД АКТИВОВ НОВЫЕ ВЫЗОВЫ СЕКЬЮРИТИЗАЦИИ МСП АКТИВОВ НОВЫЙ ВИД АКТИВОВ НОВЫЕ ВЫЗОВЫ Октябрь, 2014 г. www.mspbank.ru Сектор МСП в России СЕКТОР МСП В РОССИИ КАКИЕ КОМПАНИИ ИМЕЮТСЯ В ВИДУ? Критерии отнесения к МСП Число занятых,

Подробнее

О СВЯЗИ МЕЖДУ КОЭФФИЦИЕНТАМИ ПРОСТОЙ И МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙ В. Г. Панов, А. Н. Вараксин

О СВЯЗИ МЕЖДУ КОЭФФИЦИЕНТАМИ ПРОСТОЙ И МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙ В. Г. Панов, А. Н. Вараксин Сибирский математический журнал Январь февраль, 2010. Том 51, 1 УДК 519.233.5+519.654 О СВЯЗИ МЕЖДУ КОЭФФИЦИЕНТАМИ ПРОСТОЙ И МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙ В. Г. Панов, А. Н. Вараксин Аннотация. Рассмотрена

Подробнее

EVA КАК ИНСТРУМЕНТ УПРАВЛЕНИЯ СТОИМОСТЬЮ СТРОИТЕЛЬНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ ЖУКОВСКАЯ Н.Ю.

EVA КАК ИНСТРУМЕНТ УПРАВЛЕНИЯ СТОИМОСТЬЮ СТРОИТЕЛЬНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ ЖУКОВСКАЯ Н.Ю. EVA КАК ИНСТРУМЕНТ УПРАВЛЕНИЯ СТОИМОСТЬЮ СТРОИТЕЛЬНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ ЖУКОВСКАЯ Н.Ю. В статье отражены современные взгляды в области финансового менеджмента на использование показателя EVA (Economic Value

Подробнее

Глава 4. Анализ финансовых результатов деятельности коммерческого банка Общие положения

Глава 4. Анализ финансовых результатов деятельности коммерческого банка Общие положения Глава 4. Анализ финансовых результатов деятельности коммерческого банка 4.1. Общие положения Основным показателем при анализе результатов деятельности КБ является полученная прибыль, которая определяется

Подробнее

АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР 20 марта 2015 г. Э.ОН Россия. Цель: 3,2728 руб. (+16,4%), ПОКУПАТЬ. В ожидании дивидендов Ключевые моменты. Основные показатели

АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР 20 марта 2015 г. Э.ОН Россия. Цель: 3,2728 руб. (+16,4%), ПОКУПАТЬ. В ожидании дивидендов Ключевые моменты. Основные показатели АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР 20 марта 2015 г. Э.ОН Россия В ожидании дивидендов Ключевые моменты +7 (495) 258-19-88 research@veles-capital.ru Цель: 3,2728 руб. (+16,4%), ПОКУПАТЬ Аналитик: Александр Костюков Эл.

Подробнее

МЕЖДУНАРОДНЫЙ ВАЛЮТНЫЙ ФОНД

МЕЖДУНАРОДНЫЙ ВАЛЮТНЫЙ ФОНД МЕЖДУНАРОДНЫЙ ВАЛЮТНЫЙ ФОНД В заключительном заявлении излагаются предварительные выводы персонала МВФ по завершении официального визита сотрудников МВФ (или «миссии»), в большинстве случаев в страну-член

Подробнее

ФОРМИРОВАНИЕ ИНВЕСТИЦИОННОГО ПОРТФЕЛЯ С УЧЕТОМ РИС- КОВ И ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

ФОРМИРОВАНИЕ ИНВЕСТИЦИОННОГО ПОРТФЕЛЯ С УЧЕТОМ РИС- КОВ И ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ФОРМИРОВАНИЕ ИНВЕСТИЦИОННОГО ПОРТФЕЛЯ С УЧЕТОМ РИС- КОВ И ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ Захаров А.В., Сайдаева А.С., Пахомов А.А. Московский государственный университет технологий и управления

Подробнее

ИННОВАЦИОННАЯ ЭКОНОМИКА И КАЧЕСТВО ЖИЗНИ НАСЕЛЕНИЯ Дудолад А.С. ОАО «Харьковгоргаз»

ИННОВАЦИОННАЯ ЭКОНОМИКА И КАЧЕСТВО ЖИЗНИ НАСЕЛЕНИЯ Дудолад А.С. ОАО «Харьковгоргаз» ИННОВАЦИОННАЯ ЭКОНОМИКА И КАЧЕСТВО ЖИЗНИ НАСЕЛЕНИЯ Дудолад А.С. ОАО «Харьковгоргаз» Преимущества экономики инновационного типа проявляются в конечном счете в показателях качества жизни населения (КЖН.

Подробнее

Микроэкономика (продвинутый уровень)

Микроэкономика (продвинутый уровень) Министерство образования и науки Российской Федерации Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова» Факультет

Подробнее

Уровень жизни населения Санкт-Петербурга в январе-июне 2013 года

Уровень жизни населения Санкт-Петербурга в январе-июне 2013 года Комитет по информатизации и связи Санкт-Петербургский информационно-аналитический центр ЭКСПРЕСС-АНАЛИЗ Уровень жизни населения Санкт-Петербурга в январе-июне 213 года Санкт-Петербург сентябрь август Основные

Подробнее

Отмена накопительной системы. Причины и последствия.

Отмена накопительной системы. Причины и последствия. Специально для Лаборатории пенсионной реформы, http://www.pensionreform.ru Отмена накопительной системы. Причины и последствия. А. А. Оконишников Нужна или не нужна россиянам накопительная система? Интерес

Подробнее

TASK ABOUT APPOINTMENTS AND SOME WAYS OF ITS DECISION

TASK ABOUT APPOINTMENTS AND SOME WAYS OF ITS DECISION ЗАДАЧА О НАЗНАЧЕНИЯХ И НЕКОТОРЫЕ СПОСОБЫ ЕЕ РЕШЕНИЯ Коваль О.В. Филиал Южного федерального университета в г. Новошахтинске Ростовской области Новошахтинск, Россия TASK ABOUT APPOINTMENTS AND SOME WAYS

Подробнее

Приложение 5. Структура резюме и бизнес-плана проекта. Внимание: на этапе предварительной экспертизы необходимо заполнять только резюме проекта.

Приложение 5. Структура резюме и бизнес-плана проекта. Внимание: на этапе предварительной экспертизы необходимо заполнять только резюме проекта. Приложение 5. Структура резюме и бизнес-плана проекта Внимание: на этапе предварительной экспертизы необходимо заполнять только резюме проекта. 1 СТРУКТУРА РЕЗЮМЕ ПРОЕКТА Размер и возможности рынка Здесь

Подробнее

ТЕМА 5 ПРИБЫЛЬ ПРЕДПРИЯТИЯ. 5.1. Прибыль как финансовый результат хозяйственной деятельности

ТЕМА 5 ПРИБЫЛЬ ПРЕДПРИЯТИЯ. 5.1. Прибыль как финансовый результат хозяйственной деятельности 1 ТЕМА 5 ПРИБЫЛЬ ПРЕДПРИЯТИЯ ПЛАН 5.1. Прибыль как финансовый результат хозяйственной деятельности. 5.2. Понятие общей (балансовой) прибыли и её состав. 5.3. Распределение и использование прибыли. 5.4.

Подробнее

БЮЛЛЕТЕНЬ БАНКОВСКОЙ СТАТИСТИКИ

БЮЛЛЕТЕНЬ БАНКОВСКОЙ СТАТИСТИКИ НАЦИОНАЛЬНЫЙ БАНК РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ БЮЛЛЕТЕНЬ БАНКОВСКОЙ СТАТИСТИКИ РЕГИОНАЛЬНЫЙ ВЫПУСК 12 МИНСК 2 Условные обозначения и примечания. Методология расчета показателей в региональном выпуске Бюллетеня

Подробнее

ЗАКОНЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВРЕМЕНИ МЕЖДУ ОТКАЗАМИ

ЗАКОНЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВРЕМЕНИ МЕЖДУ ОТКАЗАМИ ЗАКОНЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВРЕМЕНИ МЕЖДУ ОТКАЗАМИ Иваново 011 МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Ивановская

Подробнее

ТЕМА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ КОНЦЕПЦИИ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ

ТЕМА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ КОНЦЕПЦИИ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ ТЕМА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ КОНЦЕПЦИИ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ План семинарского занятия 1. Определение и сущность человеческого развития. 2. Возникновение и формирование концепции человеческого развития.

Подробнее

управленческого учета

управленческого учета Шаг в будущее: МСФО как основа управленческого учета Светлана Федюнина, Начальник Управления МСФО Натела Черкащенко, Заместитель начальника управления бизнес контролинга 21 ноября 2012 ОАО «Э.ОН Россия»

Подробнее

Проблема множественной проверки статистических гипотез

Проблема множественной проверки статистических гипотез Проблема множественной проверки статистических гипотез что делать, если признаков 100500, а наблюдений 42 Антон Коробейников Летняя школа по биоинформатике 29 июля 2014 года Содержание 1 Введение. Наводящий

Подробнее

Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН

Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН УРОВЕНЬ ОПЛАТЫ ТРУДА В ЭКОНОМИКЕ РОССИИ В течение последних лет российское население демонстрировало уникальные примеры рационального рыночного поведения. В период активного внутриориентированного роста

Подробнее

Лекция 8. Критерии качества и правила приема дискретных сообщений

Лекция 8. Критерии качества и правила приема дискретных сообщений Лекция 8. Критерии качества и правила приема дискретных сообщений Обработкасигналовнаоснове статистической теории В этом случае удается отыскать наилучшую операцию обработки принятого сигнала t, обеспечивающую

Подробнее

Предложения по подготовке проекта закона «О дополнительных гарантиях инвесторам, реализующим промышленные и (или) высокотехнологичные проекты в

Предложения по подготовке проекта закона «О дополнительных гарантиях инвесторам, реализующим промышленные и (или) высокотехнологичные проекты в Предложения по подготовке проекта закона «О дополнительных гарантиях инвесторам, реализующим промышленные и (или) высокотехнологичные проекты в приоритетных отраслях на территории города Москвы». Февраль

Подробнее

УРОВЕНЬ ЖИЗНИ НАСЕЛЕНИЯ РОССИИ Е.Гришина, С.Мисихина

УРОВЕНЬ ЖИЗНИ НАСЕЛЕНИЯ РОССИИ Е.Гришина, С.Мисихина УРОВЕНЬ ЖИЗНИ НАСЕЛЕНИЯ РОССИИ Е.Гришина, С.Мисихина Реальные располагаемые доходы населения за 7 месяцев 2013 г. выросли на 4,3% по сравнению с соответствующим периодом 2012 г., что связано с увеличением

Подробнее

Методы изучения рынка

Методы изучения рынка Методы изучения рынка В основе методов изучения рынка лежат различные источники информации (рис. 3.19). В зависимости от них различают методы: кабинетных исследований рынка анализа вторичной информации

Подробнее

Тема 7. Персонал и оплата труда на предприятии. 1. Производительность труда. 2. Определение Понятие, состав и структура трудовых ресурсов.

Тема 7. Персонал и оплата труда на предприятии. 1. Производительность труда. 2. Определение Понятие, состав и структура трудовых ресурсов. Тема 7. Персонал и оплата труда на предприятии. 1. Производительность труда. 2. Определение Понятие, состав и структура трудовых ресурсов. Количественная и качественная характеристика трудовых ресурсов.

Подробнее

Миграция населения процесс, реагирующий на социально-экономические трансформации

Миграция населения процесс, реагирующий на социально-экономические трансформации Моделирование регистрируемых миграционных потоков между регионами Российской Федерации 1 В статье приводятся результаты оценивания гравитационной модели миграции между российскими регионами по панельным

Подробнее

Пояснительная записка Программа составлена на основе федерального компонента государственного стандарта основного общего образования(2004 г.).

Пояснительная записка Программа составлена на основе федерального компонента государственного стандарта основного общего образования(2004 г.). Пояснительная записка Программа составлена на основе федерального компонента государственного стандарта основного общего образования(2004 г.). Программа составлена на основании областной программы экономического

Подробнее

www.pwc.ru/ifrs-transition МСФО (IFRS) 1 Первое применение МСФО Вебинар 12.00 5 декабря 2012

www.pwc.ru/ifrs-transition МСФО (IFRS) 1 Первое применение МСФО Вебинар 12.00 5 декабря 2012 www.pwc.ru/ifrs-transition МСФО (IFRS) 1 Первое применение МСФО Вебинар 12.00 5 декабря 2012 Спикеры Консультационные услуги в области финансовой отчетности Надежда Богомолова, Директор, PwC Алма Жолбаева,

Подробнее

Циклическое развитие экономики. Макроэкономическая нестабильность

Циклическое развитие экономики. Макроэкономическая нестабильность Южный федеральный университет Экономический факультет. Макроэкономическая нестабильность Лекция 21 . Макроэкономическая нестабильность Пять блоков вопросов 1. Сущность и причины экономического цикла 2.

Подробнее

Лекционный материал по теме 2.3 «ОБОРОТНЫЕ СРЕДСТВА (ОБОРОТНЫЙ КАПИТАЛ) ПРЕДПРИЯТИЯ»

Лекционный материал по теме 2.3 «ОБОРОТНЫЕ СРЕДСТВА (ОБОРОТНЫЙ КАПИТАЛ) ПРЕДПРИЯТИЯ» Лекционный материал по теме 2.3 «ОБОРОТНЫЕ СРЕДСТВА (ОБОРОТНЫЙ КАПИТАЛ) ПРЕДПРИЯТИЯ» Содержание и структура оборотных средств предприятия Как известно, наряду с основными фондами (основным капиталом),

Подробнее

Задача скачана с сайта www.matburo.ru МатБюро - Решение задач по высшей математике

Задача скачана с сайта www.matburo.ru МатБюро - Решение задач по высшей математике Тема: Статистика Задача скачана с сайта MatBuroru ЗАДАНИЕ Имеются данные 6%-ного механического отбора магазинов торговой фирмы по стоимости основных фондов (млрд руб): 4,,9 3,1 3,9 1,7,8 1,8,9 7,1,5 4,7

Подробнее

ФОРМИРОВАНИЕ СТРАТЕГИИ ФИРМЫ. Никитин С.А., Полехин А.В. Орловский государственный технический университет, Орёл, Россия

ФОРМИРОВАНИЕ СТРАТЕГИИ ФИРМЫ. Никитин С.А., Полехин А.В. Орловский государственный технический университет, Орёл, Россия ФОРМИРОВАНИЕ СТРАТЕГИИ ФИРМЫ 1 Никитин С.А., Полехин А.В. Орловский государственный технический университет, Орёл, Россия Формулирование стратегии следует за этапом стратегического анализа и нацелено на

Подробнее

Бухгалтерский учет. Ознакомительный тест

Бухгалтерский учет. Ознакомительный тест Бухгалтерский учет Ознакомительный тест Стр. 2 из 11 ИНСТРУКЦИЯ Данный тест несет исключительно ознакомительный характер. С помощью него Вы можете подготовиться к официальному тестированию, которое будет

Подробнее

Учитель: Я говорю лишь то, что вам самим должно быть ведомо. Давай наставления только тому, кто ищет знаний.

Учитель: Я говорю лишь то, что вам самим должно быть ведомо. Давай наставления только тому, кто ищет знаний. Конфуций говорил: Учитель: Я говорю лишь то, что вам самим должно быть ведомо. Давай наставления только тому, кто ищет знаний. http://www-chemo.univer.kharkov.ua/ 1 Случайные величины и их характеристики.

Подробнее

Декларация целей и задач Росстата на 2015 год. Заседание общественного совета при Росстате 31 марта 2015 г.

Декларация целей и задач Росстата на 2015 год. Заседание общественного совета при Росстате 31 марта 2015 г. Декларация целей и задач Росстата на 2015 год Заседание общественного совета при Росстате 31 марта 2015 г. Цели и задачи Росстата, механизмы их реализации Предоставление актуальной и достоверной статистической

Подробнее

28. Устойчивость решений систем обыкновенных дифференциальных уравнений. Прямой метод Ляпунова.

28. Устойчивость решений систем обыкновенных дифференциальных уравнений. Прямой метод Ляпунова. 8 Устойчивость решений систем обыкновенных дифференциальных уравнений Прямой метод Ляпунова ВДНогин 1 о Введение Для того чтобы можно было поставить задачу об устойчивости, необходимо располагать объектом,

Подробнее

ОАО «Кузбасская топливная компания» («КТК») Сокращенная промежуточная консолидированная финансовая отчетность за три месяца, закончившиеся 31 марта

ОАО «Кузбасская топливная компания» («КТК») Сокращенная промежуточная консолидированная финансовая отчетность за три месяца, закончившиеся 31 марта Сокращенная промежуточная консолидированная финансовая отчетность за три месяца, (не аудировано) Содержание Консолидированный отчет о финансовом положении 3 Консолидированный отчет о прибыли или убытке

Подробнее

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЭКСПЕРТНОГО МЕТОДА ПРИ ОПРЕДЕЛЕНИИ РАЗМЕРА СКИДКИ НА ТОРГ

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЭКСПЕРТНОГО МЕТОДА ПРИ ОПРЕДЕЛЕНИИ РАЗМЕРА СКИДКИ НА ТОРГ А.А. Марчук ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЭКСПЕРТНОГО МЕТОДА ПРИ ОПРЕДЕЛЕНИИ РАЗМЕРА СКИДКИ НА ТОРГ Введение Информация о ценах сделок с объектами недвижимости в основном является закрытой и не разглашается третьим лицам.

Подробнее

Московская школа экономики А. Герасименко 2009 г ФИНАНСОВЫЙ И УПРАВЛЕНЧЕСКИЙ УЧЕТ ОСНОВНЫЕ СРЕДСТВА И НЕМАТЕРИАЛЬНЫЕ АКТИВЫ

Московская школа экономики А. Герасименко 2009 г ФИНАНСОВЫЙ И УПРАВЛЕНЧЕСКИЙ УЧЕТ ОСНОВНЫЕ СРЕДСТВА И НЕМАТЕРИАЛЬНЫЕ АКТИВЫ Московская школа экономики А. Герасименко 2009 г ФИНАНСОВЫЙ И УПРАВЛЕНЧЕСКИЙ УЧЕТ ОСНОВНЫЕ СРЕДСТВА И НЕМАТЕРИАЛЬНЫЕ АКТИВЫ ЦЕЛИ ЗАНЯТИЯ Изучить понятие основных средств и нематериальных активов Изучить

Подробнее

Республика Алтай. Отчетная дата (период) значения показателя (N) Наименование показателя

Республика Алтай. Отчетная дата (период) значения показателя (N) Наименование показателя Форма 1 Типовая форма отчетности исполнительных органов государственной власти о ходе достижения показателей, содержащихся в указах Президента Российской Федерации 7 мая 2012 года 596-606 Республика Алтай

Подробнее

Прогнозирование в Excel методом скользящего среднего

Прогнозирование в Excel методом скользящего среднего Прогнозирование в Excel методом скользящего среднего доктор физ. мат. наук, профессор Гавриленко В.В. ассистент Парохненко Л.М. (Национальный транспортный университет) Теоретическая справка. При моделировании

Подробнее

ЭКОНОМИЧЕСКАЯ АКТИВНОСТЬ НАСЕЛЕНИЯ РЕСПУБЛИКИ КАРЕЛИЯ

ЭКОНОМИЧЕСКАЯ АКТИВНОСТЬ НАСЕЛЕНИЯ РЕСПУБЛИКИ КАРЕЛИЯ Труды Карельского научного центра РАН 6. 2012. С. 95 100 УДК 314.174.(470.22) ЭКОНОМИЧЕСКАЯ АКТИВНОСТЬ НАСЕЛЕНИЯ РЕСПУБЛИКИ КАРЕЛИЯ А. Е. Курило Институт экономики Карельского научного центра РАН В статье

Подробнее