Статистический анализ инвестиционных и инновационных процессов в отрасли (регионе, стране)

Статистическийанализ инвестиционных и инновационных процессов в отрасли (регионе, стране)
 
Аннотация
инвестиционныйинновационный статистический
Курсовая работа состоитиз теоретической и аналитической частей.
В теоретической части рассмотреныпонятие и сущность инвестиционных и инновационных процессов, системастатистических показателей инвестиционных и инновационных процессов и источникистатистической информации. Объем теоретической части составляет 10 страниц.
В аналитической части изученыдинамика и структура инвестиционных и инновационных процессов в Новосибирскойобласти за период 2000-2009 гг., дана характеристика инвестиций в инновационнуюдеятельность за 2001г., изученамежрегиональная вариация объемов инвестиций, проанализировано влияние объемаинвестиций на объем отгруженной инновационной продукции. Рассчитаны основныеиндексы и показан пример расчета в прикладной статистике. Объем аналитическойчасти составляет 26 страниц.

План курсовой работы
 
1. Теоретические основыстатистического изучения инвестиционных и инновационных процессов в отрасли(регионе, стране)
1.1 Понятие и сущность инвестиционныхи инновационных процессов в отрасли (регионе, стране), задачи ихстатистического изучения
1.2 Система статистическихпоказателей изучения инвестиционных и инновационных процессов в отрасли(регионе, стране), их информационное обеспечение
2.Экономико-статистическийанализ инвестиционных и инновационных процессов в отрасли (регионе, стране) вНовосибирской области за период 2000-2009 гг.
2.1 Изучение динамики и структурызатрат на инновационную деятельность и выявление основных тенденций
2.1.1 Анализ динамики затрат наинновационную деятельность
2.1.2 Анализ структуры инвестиций винновационную деятельность
2.2 Характеристика инвестиций винновационную деятельность в Новосибирской области за 2001 г.
2.3 Изучение межрегиональной вариацииуровня инвестиций в инновационную деятельность
2.4 Анализ влияния инвестиций винновационную деятельность на объем отгруженной инновационной продукции
3.Вычислениеиндексов и их использование в экономико-статистических исследованиях. Товар
4. Показателии методы расчета, используемые в прикладной статистике
Заключение
Списоклитературы

Введение
 
Инновации представляютсобой новые либо усовершенствованные продукты или услуги, внедренные на рынке,новые либо усовершенствованные технологические процессы, используемые впрактической деятельности, новые подходы к социальным услугам. Этот терминможет иметь различные значения в разных контекстах, и выбор их зависит отконкретных целей измерения или анализа.
Инновации как основастратегии развития фирмы включают на только технические или технологическиеразработки, но и поиск и использование новых форм бизнеса, новых методов работына рынке, новых товаров и услуг, новых финансовых инструментов. Онихарактеризуются более высоким технологическим уровнем, более высокимипотребительскими качествами товара или услуг по сравнению с предыдущимпродуктом. Инновации являются важнейшим фактором стабильного функционированияпредпринимательских, финансовых, кредитных, любых других структур,обеспечивающих их экономический рост и конкурентоспособность.
Целью курсовой работыявляется проведение статистического анализа денежного обращения и кредита. Приэтом намечено решить следующие задачи:
· Оценка влияниятехнологических инноваций
· Определениеразмеров инвестиций и их структура
· Статистическоеизучение инвестиций и инноваций
· Характеристикаинвестиционно-инновационной деятельности
Предметом исследованиявыступают показатели, характеризующие инвестиционные и инновационные процессы вНовосибирской области.
Теоретическую иметодологическую базу исследования представляют труды отечественных изарубежных ученых по анализу и прогнозированию инвестиций, вопросам статистики.
В качествеисследовательского инструментария использовались статистические методыкорреляционного, регрессионного, анализа временных рядов и прогнозирования,табличные и графические методы представления результатов исследования.
Для обработки данныхиспользовался прикладная программа «Microsoft Excel».
 

1. Теоретическиеосновы статистического изучения инвестиционных и инновационных процессов вотрасли (регионе, стране)
 
1.1 Понятие и сущностьинвестиционных и инновационных процессов в отрасли (регионе, стране), задачи ихстатистического изучения
 
Понятие«инвестиции» используется как в широком, так и в узком смысле этогослова. Однозначно определить его содержание и сущность очень сложно. В разныхразделах экономической науки, а также применительно к различным направлениямпрактической деятельности в него вкладывается разный смысл, исходя изособенностей сферы и объектов приложения. Дословно в переводе с латинскогослово «invest» обозначает «вкладывать». Содержание понятия«инвестиции» определяется как «материальные и нематериальныеблага и права на них, вкладываемые в объекты экономической и инойдеятельности». На макроэкономическом уровне под инвестициями понимаютчасть затрат, направленных на воспроизводство средств производства, приростжилого фонда, товарных запасов и т. п., то есть не потребленную в текущемпериоде часть валового внутреннего продукта, направленную на прирост капитала. Намикроуровне и в теории производства под инвестициями имеют в виду процессорганизации воспроизводства нового капитала, в том числе средств производства иинтеллектуального потенциала. Инвестиции дифференцируются на базе самыхразличных признаков: выделяют чистые, связанные с необходимостью увеличенияосновного капитала, и валовые, обусловленные необходимостью возмещения износаосновных фондов. Инвестиции выделяются по объектам приложения. Этими объектамимогут быть: имущество, финансовые инструменты, нематериальные ценности. Понаправлению действия инвестиций можно выделить: замену, расширение,рационализацию, обновление состава фондов и т. п. С точки зрения целей исвязанных с ними рисков бывают инвестиции: венчурные (рисковые) прямые,портфельные и аннуитет. Формой венчурного капитала является выпуск новых акций,производимых в новых сферах деятельности, связанных с большим риском. Рисковыйкапитал включает в себя различные формы: ссудный, акционерный,предпринимательский.Прямые инвестиции представляют собой вложения в уставныйкапитал экономического субъекта с целью извлечения дохода и получения прав научастие в управлении данным хозяйствующим субъектом. Портфельные инвестициипредставляют собой совокупность собранных воедино различных ценностей, служащихдля достижения инвестором конкретной цели. Аннуитет — инвестиции, приносящиеинвестору определенный доход через регулярные промежутки времени. С точкизрения субъектов инвестирования различают частные инвестиции, осуществляемые засчет собственного частного капитала, займов (включая облигационные), а такжепривлеченного капитала; и государственные инвестиции, реализуемые за счетбюджетных ассигнований, долгосрочных ссуд и других привлеченных ресурсов.Экономисты подразделяют инвестиции на:
• реальные(капиталообразующие) прямые;
• портфельные;
• финансовые;
• интеллектуальныенематериальные.
В Законе «Обинвестиционной деятельности» инвестиции дифференцированы по объектуназначения. Соответственно выделяются :
• капитальные (в реальныеактивы);
• инновационные — (наразработку и освоение нового поколения техники и новых технологий);
• социальные (в развитиечеловеческого потенциала, навыков, производственного опыта, в иные формынематериальных благ).
Инвестиционные решения,принимаемые на микроуровне, как правило, относительно автономны. Эти решения различныпо мотивам, масштабам и целям и приводят к соответствующим финансовымпоследствиям, которые, как правило, просчитываются, прогнозируются и служаткритерием выбора. С точки зрения выбора сферы деятельности ее финансовойполитики для финансиста и инвестора важно располагать информацией о степенивоздействия макроэкономического цикла на положение дел в устойчивых, циклическихи растущих отраслях. Эта информация необходима для принятия решений в областиинвестиционной политики на уровне предприятия, т. к., выбирая ту или инуюинвестиционную политику, оно реализует свои возможности в прогнозированиидолгосрочных тенденций экономического развития и адаптации к ним.
Вложение средств впроизводство, в ценные бумаги и т. п. целесообразно, если:
• чистая прибыль отданного вложения превысит чистую прибыль от помещения средств на банковскийдепозит;
• рентабельностьинвестиций будет выше уровня инфляции;
• рентабельность данногопроекта с учетом временной стоимости денег будет выше рентабельностиальтернативных проектов;
• рентабельность активовпредприятия после осуществления проекта увеличится (или, по крайней мере, неуменьшится) и в любом случае превысит среднюю расчетную ставку по заемнымсредствам;
• рассматриваемый проектсоответствует генеральной стратегической линии предприятия с точки зренияформирования рациональной ассортиментной структуры производства, сроковокупаемости затрат, наличия финансовых источников покрытия издержек,обеспечения стабильных, но скромных, либо, наоборот, концентрированных, нооттянутых во времени поступлений и т. п.
Вместе с тем следуетподчеркнуть, что, несмотря на наличие подобных общих принципов, определениеглавных для того или иного хозяйствующего субъекта критериев выбораинвестиционной политики всегда весьма субъективно и зависит от преследуемых наданном конкретном этапе стратегических финансовых целей. Однако при любойстепени субъективности финансовый менеджер, принимая решение, должен учитыватьвременную стоимость денег, рискованность проекта и его привлекательность посравнению с альтернативными возможностями вложения средств в плане максимизациидоходов и увеличения имущества при приемлемой степени риска. Таким образом,принятие решений об инвестициях основывается на анализе соотношения ожидаемойдоходности и риска. Поэтому, определяя сущность инвестиций, всегда следуетпомнить о том, что они связаны с различного рода рисками и ожидаемыми доходами.Из вышесказанного вытекает, что инвестиции — понятие значительно более емкое,чем «капитальные вложения». Инвестиции вовлекаются в процессыдвижения капитала. Они связываются на определенное время под конкретные активы.Их основная цель — сохранение стоимости капитала или его приумножение, а ихглавное отличие от капитала заключается в том, что по ним прогнозируется риск иопределяется норма отдачи.Инвестиции, как известно, являются одним изнаиболее важных показателей жизнедеятельности общества в целом. Поэтому,рассмотрение данного момента с точки зрения комплексности и системностидействия его элементов в общей структуре рынка логичнее было бы начать срассмотрений инвестиций во взаимоотношении с какой-либо иной, но очень близкойим по сути величиной.
В данном случае такой“величиной“ можно считать инновации. Инвестиции и инновации очень близкиеобласти рынка, а, следовательно, любая инвестиционная тактика, которуюпреследует фирма, будет непосредственно направлять инновационную деятельностьданной организации в ту же целевую область ее жизнедеятельности.
Статистикаизучает количественные параметры явлений и процессов в сфере инвестиций иинноваций в единстве с их качественной природой. Главной задачей статистикиинвестиций и инноваций является удовлетворение потребностей общества вдостоверной и надежной статистической информации о величине, структуре идинамике ресурсов и результатов инвестиционной и инновационной деятельности, ихвлиянии на социально-экономическое развитие страны. Предметом статистикиинвестиций и инноваций является разработка определений и классификаций, системысоответствующих показателей и методологии их исчисления.
Концепциястатистического изучения инвестиционного и инновационного потенциалабазируетсяна системном подходе к исследованию его сущности и структуры, обоснованиюзадач, направлений и методов статистического анализа. Только комплексное рассмотрениевсех аспектов инвестиционной и инновационной деятельности и необходимых для ееосуществления ресурсов — трудовых, материальных, информационных, финансовых — во взаимосвязи с результатами их использования позволяет получить объективноепредставление о тенденциях научно-технического развития. Это даст возможностьинтегрировать разрозненные, иногда несопоставимые между собой показатели,характеризующие отдельные элементы инвестиционно-инновационного цикла, вцелостную систему.
Задачамистатистики инвестиций и инноваций являются:
· Оценка влияниятехнологических инноваций
· Определениеразмеров инвестиций и их структура
· Статистическоеизучение инвестиций и инноваций
· Характеристикаинвестиционно-инновационной деятельности
1.2 Система статистических показателей изученияинвестиционных и инновационных процессов в отрасли (регионе, стране), ихинформационное обеспечение
 
Мониторинг состояния итенденций развития инновационного потенциала экономической системы в разрезепредставленных во второй главе компонентов предполагает количественную оценкуопределенных показателей, в совокупности представляющих инновационныйпотенциал.
В современной мировойпрактике существует значительное число различных показателей, оценивающихуровень развития инновационной деятельности: начиная с оценки человеческогокапитала, показателей, измеряющих знания, НТП, и заканчивая отдельнымипоказателями фондового рынка. Различные международные организации разрабатываютсобственные системы показателей, отражающих уровень инновационного потенциаластраны (региона). В качестве таких примеров можно привести следующие системыпоказателей:
1). Индекснаучно-технического потенциала (Всемирный экономический форум) как составляющаяинтегрального показателя оценки уровня конкурентоспособности страны.
Согласно методикеэкспертов ВЭФ, возможность достижения устойчивого экономического роста всреднесрочной и долгосрочной перспективе в равной степени зависит от 3категорий переменных: макроэкономической среды, государственных институтов итехнологии. В долгосрочном периоде рост экономики невозможен без НТП. Индекснаучно-технического потенциала рассчитывается на основе таких данных: как числопатентов на 1 млн.населения; позиция страны по уровню технологического развития;вклад иностранных инвестиций в инновационную деятельность местных фирм; числопользователей Интернет на 10 000 человек и т.д.
2). Система показателейоценки инновационной деятельности Комиссии европейских сообществ (КЕС),используемая для сравнительного анализа оценки развития инновационнойдеятельности в странах ЕС, а также сопоставление их с показателям США и Японии.
Предложенная Директоратомпо предпринимательству КЕС система инновационных показателей включает в себя 16индикаторов, разделенных на четыре группы:1) человеческие ресурсы; 2) генерацияновых знаний; 3) трансфер и использование знаний; 4) финансирование инноваций,результаты инновационной деятельности. Оценка инновационной деятельности попредложенной методике позволяет сопоставить успехи различных стран и определитьобласти, которые требуют дополнительных усилий со стороны частных организаций игосударства. Вместе с тем предложенные параметры на охватывают такихпоказателей, как инвестиции в человеческий капитал, возможности и качество образовательныхсистем, приобретение нового оборудования (новых технологий) и т.д
3). Ежегодно публикуемыеОЭСР показатели, характеризующие уровень и динамику развития инновационнойэкономики по развитым и отдельным развивающимся странам.
В составе системы индикаторовОЭСР представлены следующие показатели: удельный вес высокотехнологичногосектора экономики в продукции обрабатывающей промышленности и услугах;инновационная активность; объем инвестиций в сектор знаний (общественный ичастный), включая расходы на высшее образование, НИОКР, а также в разработкупрограммного обеспечения; разработка и выпуск информационного икоммуникационного оборудования, программного продукта и услуг; численностьзанятых в сфере науки и высоких технологий и др.
Представленные системыпоказателей направлены преимущественно на оценку достаточно развитогоинновационного потенциала развитых стран и поэтому не учитывают ряда факторов,характерных для развивающихся рынков и накладывающих ограничения настимулирование инновационной деятельности (например, уровень развитостиинновационного законодательства, приоритеты государственных властей по вопросаминновационного развития и др.). В этом случае помимо традиционных показателейцелесообразно рассчитывать ряд индикаторов, оценивающих результативностьинновационных процессов, влияющих на социально-экономическое развитие страны(отдельных регионов). Например, такие как доля инновационной деятельности вэкономике региона, показатель социально-экономической полезности инноваций,доля инноваций в бюджете региона (страны) и т.д. Однако расчет и анализ такихпоказателей в отечественной практике ограничен как недостатком соответствующейинформации (особенно в региональном разрезе), так и отсутствием собственнометодики их расчета в разрезе основных составляющих инновационного потенциала.Отсутствует также научное обоснование необходимого и достаточного числа исостава показателей, оценивающих инновационный потенциал. Представляется, чтоданным вопросам в условиях формирования глобального инновационного обществанеобходимо уделять больше внимания.
В России в составесистемы показателей инновационного потенциала выделяются характеристикиресурсов и результатов инновационной деятельности:
Показатели инноваций.
Показатели источниковинформации об инновациях.
Численность и составперсонала, занятого инновационной деятельностью.
Показатели объема иструктуры производственных фондов, используемых в инновационной деятельности.
Показатели затрат наинновации.
Показатели объема иструктуры затрат на инновации.
Показатели динамикизатрат на инновации.
1.5 Показателитехнологического обмена.
1.5.1. Показателиприобретения технологий.
1.5.2. Показателипередачи технологий.
1.6.Показателирезультатов инновационной деятельности.
1.6.1. Показатели объема,структуры и динамики производства и реализации инновационной продукции.
1.6.2. Показатели влиянияинноваций на результаты деятельности предприятий.
1.6.2.1. показателиэкономии затрат производственных ресурсов в результате внедрения инноваций.
1.6.2.2. Показатели прибылиот реализации инновационной продукции.
1.7. Показателиинновационной активности предприятий.
Показатели,характеризующие влияние инноваций на экономику и общество.
Показателитехнологической структуры экономики.
Показатели экспорта иимпорта технологий.
Оценка влияния инновацийна рост производительности труда и занятость.
Интегрированная оценкавклада научно-технического прогресса в прирост валового внутреннего продукта.
Индикаторы влияния наукина развитие общества.
Индикаторы общественногопонимания роли науки и инноваций.
Индикаторы социальногостатуса науки.
Индикаторы научнойграмотности населения.

2.Экономико-статистический анализ инвестиционных и инновационныхпроцессов в отрасли (регионе, стране) в Новосибирской области за период 2000-2009гг.
 
2.1 Изучение динамикии структуры затрат на инновационную деятельность и выявление основных тенденций
 
2.1.1 Анализ динамикизатрат на инновационную деятельность
В таблице 2.1представлена исходная информация для анализа затрат на инновационнуюдеятельность за период 2000-2009 гг.
Таблица 2.1 Исходныеданные о динамике затрат на инновационную деятельность за 2000-2009 гг. 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Всего 205,6 687,4 662,1 638,2 273,3 278,6 361,2 398,1 431,6 620,2 в том числе собственные средства предприятий 163,1 396,6 562,8 506,4 247,1 226,5 296,9 318,5 349,6 489,9 федеральный бюджет 1,9 121,4 39,2 58,1 19,7 43,6 52,5 64,7 73,8 123,6 бюджеты субъектов РФ и местные бюджеты 5,5 3,1 4,5 4,7 5,4 6,1 внебюджетные фонды 2,4 4,7 5,2 иностранные инвестиции 149,2 0,4 прочие 38,2 15,5 54,9 67,8 6,5 5,3 7,3 10,2 2,8 0,6
Для количественной оценкиинвестиций в инновационную деятельность рассчитаем абсолютные приросты, темпыроста и темпы прироста инвестиций за период 2000-2009 гг. (цепные и базисные)по следующим формулам:

/> />
/> />
/>
Для расчетов в настоящемразделе используется программа MS Excel. Расчеты показаны в таблице 2.2.
Таблица 2.2 Показателидинамики инвестиций за период 2000 — 2009 гг.Период Инвестиции, млн.руб.
Абсолютный прирост ∆yi Темп роста Тр Темп прироста Тпр базисный цепной базисный цепной базисный цепной 2000 205,6 - - - - - - 2001 687,4 481,8 481,8 3,34 3,34 2,34 2,34 2002 662,1 456,5 -25,3 3,22 0,96 2,22 -0,04 2003  638,2 432,6 -23,9 3,10 0,96 2,10 -0,04 2004 273,3 67,7 -364,9 1,33 0,43 0,33 -0,57 2005 278,6 73 5,3 1,36 1,02 0,36 0,02 2006 361,2 155,6 82,6 1,76 1,30 0,76 0,30 2007 398,1 192,5 36,9 1,94 1,10 0,94 0,10 2008 431,6  226 33,5 2,10 1,08 1,10 0,08 2009 620,2 414,6 188,6 3,02 1,44 2,02 0,44
Анализируя рисунки 2.1,2.2 и таблицу 2.2 можно сделать несколько кратких выводов. В 2001 году затратына инновационную деятельность резко возросли, причем прирост в большей мереобусловлен увеличением выделением средств из федерального бюджета. В 2002, 2003и 2004 годах происходило снижение затрат. А в последующих двух годах объемсредств постепенно начал возрастать, и в 2006 году прирост составил 29,65% посравнению с 2005 годом. Причем увеличение затрат прослеживается по всемисточникам финансирования.
Проверим статистическуюсовокупность, состоящую из величин инвестиций по месяцам за 2009 г. на однородность и оценим возможность исследования данной совокупности с применениемстатистических методов, а именно корреляционно-регрессионного метода анализа.
Составим таблицу 2.3 дляпроведения расчетов.
Таблица 2.3 Расчеты длявычисления обобщающих показателей и показателей вариации№п/п Месяц
Инвестиции, млн.руб. />
/>
/> 1 январь 431,6 -99,42 9884,336 2 февраль 447,3 -83,72 7009,038 3 март 465,5 -65,52 4292,87 4 апрель 490,7 -40,32 1625,702 5 май 513,8 -17,22 296,5284 6 июнь 532,0 0,98 0,9604 7 июль 542,9 11,88 141,1344 8 август 552,4 21,38 457,1044 9 сентябрь 568,1 37,08 1374,926 10 октябрь 593,7 62,68 3928,782 11 ноябрь 614,0 82,98 6885,68 12 декабрь 620,2 89,18 7953,072 ∑  6372,2 -0,04 43850,14
Средняя арифметическая: /> млн.руб.
Дисперсия: /> млн.руб.2
Среднеквадратическоеотклонение:
/> млн.руб.
Коэффициент вариации
/>
Таким образом, можноутверждать, что изучаемая совокупность уровня инвестиций в 2009 г. является однородной, так как коэффициент вариации />
 
2.1.2 Анализ структурыинвестиций в инновационную деятельность
Структурный анализинвестиций проводится с помощью исследования относительного показателяструктуры: /> погодам. Рассчитанные относительные показатели структуры представлены в таблице2.4.
Таблица 2.4 Структурныйанализ инвестиций за период 2000 — 2009 гг. 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Всего инвестиций, % 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 в том числе собственные средства предприятий, % 79,33 57,71 85 79,36 90,41 81,34 82,2 80,01 81,0 78,99 федеральный бюджет,% 0,92 17,66 5,92 9,1 7,21 15,65 14,53 16,25 17,1 19,93 бюджеты субъектов РФ и местные бюджеты,% 0,86 1,11 1,25 1,18 1,25 0,98 внебюджетные фонды,% 1,17 0,68 0,79 иностранные инвестиции,% 21,7 0,06 прочие,% 18,58 2,25 8,29 10,62 2,38 1,9 2,02 2,56 0,65 0,1
Исходя из данныхграфиков, можно сделать вывод о том, что больший вклад в инновационнуюдеятельность составляют инвестиции за счет собственных средств предприятия,хотя в последнее время все больше средств привлекается за счет федеральногобюджета, а уровень иностранных инвестиций стал в последнее время нулевым всвязи с непростыми отношениями со странами Запада.
2.2 Характеристика инвестиций в инновационную деятельность вНовосибирской области за 2001 г.
 
После экономическогокризиса 2000 г. существенно сократилась доля инвестиций за счет собственныхсредств предприятия в структуре инвестиций в инновационную деятельность с 79 %до 58 %. Для того, чтобы некоторым образом компенсировать это сокращение,государство за счет федерального бюджета резко увеличило свою долю в объемеинвестиций. Это увеличение произошло с уровня 1% до 18 %. В это же время былаоткрыта возможность для иностранных инвесторов вкладывать свои средства винновационную деятельность, что позволило увеличить им свою долю до 21,7 %. Длянаглядного представления изменений, произошедших в структуре инвестиций послеэкономического кризиса 2000 г. проведем сравнение структур инвестиций 2000 г. и 2001 г.
2.3 Изучение межрегиональной вариации уровня инвестиций в инновационнуюдеятельность
 
Изучение межрегиональнойвариации уровня инвестиций в инновационную деятельность проведем в видесравнения объемов инвестиций по различным регионам РФ. В качестве таких регионовбыло выбрано три: Новосибирская область, Республика Башкортостан, Московскаяобласть.
Проведем анализзависимости объема инвестиций от месторасположения региона, т.е. анализ того,как зависит объем инвестиций от региона. Для этого рассчитаем межгрупповую,внутригрупповую дисперсии по регионам и общую дисперсию по правилу сложениядисперсий.
Составим таблицу дляпроведения расчетов (таблица 2.5).
Таблица 2.5 Исходныеданные об объеме инвестиций по трем регионам за период 2000 — 2009 гг.Период Новосибирская область Республика Башкортостан Московская область 2000 205,6 98,5  321,5 2001 687,4 343,4 1157,4 2002 662,1 316,7 1014,7 2003 638,2 298,9 943,1 2004 273,3 135,7  509,3 2005 278,6 167,8 768,9 2006 361,2 277,8 887,9 2007 398,1 312,4 990,8 2008 431,6 376,8 1176,9 2009 620,2 542,8 1457,4
Вспомогательные расчетыдля вычисления дисперсий представлены в таблице 2.6.
Таблица 2.6 Расчеты длявычисления дисперсийГоды Новосибирская область Республика Башкортостан Московская область
x1i
/>/>
/>x2i
/>
x3i
/>/> 2000 205,6 -250,0 62515,0 98,5 -188,6 35562,4  321,5 -601,3 361549,7 2001 687,4 231,8 53717,3 343,4 56,3 3171,9 1157,4 234,6 55041,9 2002 662,1 206,5 42629,9 316,7 29,6 877,3 1014,7 91,9 8447,4 2003 638,2 182,6 33331,8 298,9 11,8 139,7 943,1 20,3 412,5 2004 273,3 -182,3 33244,2 135,7 -151,4 22915,9  509,3 -413,5 170974,0 2005 278,6 -177,0 31339,6 167,8 -119,3 14227,7 768,9 -153,9 23682,1 2006 361,2 -94,4 8917,0 277,8 -9,3 86,1 887,9 -34,9 1217,3 2007 398,1 -57,5 3309,7 312,4 25,3 641,1 990,8 68,0 4625,4 2008 431,6 -24,0 577,4 376,8 89,7 8049,7 1176,9 254,1 64571,9 2009 620,2 164,6 27083,3 542,8 255,7 65392,7 1457,4 534,6 285807,9 ∑ 4556,3 296665,3 2870,8 151064,7 9227,9 976330,0
/> 455,63 - - 287,08 - - 922,79 - -
 
Вычислим средниеарифметические величины по каждой группе:
/> /> />
Внутригрупповые дисперсиипо каждой группе:
/>
/>
/>
Средняя извнутригрупповых дисперсий:
/>
Вычислим межгрупповуюдисперсию. Для этого предварительно определим общую среднюю как среднюювзвешенную из групповых средних:
/>
Межгрупповая дисперсия:
/>
Общая дисперсия поправилу сложения дисперсий:
/>
Эмпирическоекорреляционное отношение:
/>
Величина эмпирическогокорреляционного отношения, равная 0,60, характеризует связь междугруппировочным и результативным признаками.
Вариация(среднеквадратическое отклонение) значений признака внутри каждой группынезначительна и составляет:
в первой группе: /> при />
во второй группе: /> при />
в третьей группе: /> при />
Напротив, вариациязначений признака между группами составляет
/> при />
Итак, на основепроведенного анализа дисперсий внутри каждой из образованных групп и междугруппами, показано, что объем инвестиций на 60 % объясняется различием в месторасположениирегионов, а на 40 % влиянием прочих факторов.
Покажем вычисленные в п.2.3 основные статистические характеристики в таблице 2.7.
Таблица 2.7Обобщающаятаблица статистических расчетовПоказатель
/>
/>
/>
/>
/> Значение 555,17 47468,66 72308,31 119776,97 0,60 Краткая характеристика         Признаки месторасположение региона и объем инвестиций взаимосвязаны
2.4 Анализ влияния инвестиций в инновационную деятельность на объемотгруженной инновационной продукции
Предположим, что объем отгруженнойинновационной продукции в Новосибирской области зависит от величины инвестицийв инновационную деятельность. Проверим это предположение с помощьюкорреляционно-регрессионного анализа (КРА).
Этапы анализа:
1. Постановка целиисследования.
Определить наличие илиотсутствие зависимости между показателями величины инвестиций в инновационнуюдеятельность и объема отгруженной инновационной продукции. Построитьрегрессионную модель этой зависимости, проверить её качество и использовать этумодель для анализа и прогнозирования.
2. Сбор исходнойстатистической информации.
Информацию дляисследования находим в статистических ежегодниках. Представим данные втабличной форме (табл. 2.8).
Таблица 2.8 Исходнаяинформация для КРАГоды Объем инвестиций, млн. руб. Объем отгруженной инновационной продукции, млн. руб. 2000 205,6 784,8 2001 687,4 1384,0 2002 662,1 1016,4 2003 638,2 1548,2 2004 273,3 1555,7 2005 278,6 1630,2 2006 361,2 1676,0 2007 398,1 1900,1 2008 431,6 2032,4 2009 620,2 2864,8
Введем обозначения: xi – объем инвестиций, yi– объем отгруженной инновационнойпродукции. Графически зависимость исходных данных представлена на рисунке 2.6.
/>
Рис.2.1. Зависимость объема отгруженнойинновационной продукции от объема инвестиций

3. Оценка тесноты связимежду признаками.
3.1. Предположим, что изучаемыепризнаки связаны линейной зависимостью. Рассчитаем линейный коэффициенткорреляции по формуле: /> Промежуточные расчетыпредставлены в таблице 2.9.
Таблица 2.9 Промежуточныерасчеты для определения параметров регрессииГоды
xi
yi xy
x2
y2 2000 205,6 784,8 161354,9 42271,36 615911,0 2001 687,4 1384,0 951361,6 472518,76 1915456,0 2002 662,1 1016,4 672958,4 438376,41 1033069,0 2003 638,2 1548,2 988061,2 407299,24 2396923,2 2004 273,3 1555,7 425172,8 74692,89 2420202,5 2005 278,6 1630,2 454173,7 77617,96 2657552,0 2006 361,2 1676,0 605371,2 130465,44 2808976,0 2007 398,1 1900,1 756424,1 158483,61 3610325,7 2008 431,6 2032,4 877191,5 186278,56 4130722,3 2009 620,2 2864,8 1776718 384648,04 8206792,6
∑ 4556,3 16392,6 7668788 2372652,27 29795930,4
/>
/> />
/>
/>
/>
/>
/>
Коэффициент линейнойкорреляции, равный 0,215, свидетельствует о наличии прямой связи между объемоминвестиций и объемом отгруженной инновационной продукции, но недостаточнотесной.
3.2 Оценка существенностикоэффициента корреляции
Для этого найдемрасчетное значение t-критерияСтьюдента:
/>
По таблице критическихточек распределения Стьюдента найдем tкр при уровне значимости α=0,05 ичисле степеней свободы
ν = n-k-1 = 10-1-1=8. tкр = 2,306. Так как tрасч tкр (0,622 2,306), толинейный коэффициент не считается значимым, а связь между xи y не является существенной, а обусловлена действиемслучайных причин.
4. Построение уравнениярегрессии.
Этап построениярегрессионного уравнения состоит в идентификации (оценке) его параметров,оценке их значимости и значимости уравнения в целом.
4.1. Идентификациярегрессии. Построим линейную однофакторную регрессионную модель вида /> Для оценкинеизвестных параметров a, a1 используется метод наименьшихквадратов, заключающийся в минимизации суммы квадратов отклонений теоретическихзначений зависимой переменной от наблюдаемых (эмпирических).
Система нормальныхуравнений для нахождения параметров a, a1 имеет вид:
/> 

После преобразованиясистемы получим:
/>
Решением системы являютсязначения параметров:
а0= 1332,36; a1 = 0,67.
Уравнение регрессии: /> 
Коэффициент детерминации:/>
/>
Рис.2.2. Графическое представление уравнениярегрессии
Таким образом, судя порегрессионному коэффициенту а1=0,67, можно утверждать, что сувеличением инвестиций на 1 млрд. рублей объем отгруженной инновационнойпродукции в рублях увеличивается в среднем на 670 млн. рублей в год. Дляудобства интерпретации параметра а1 используют коэффициентэластичности. Он показывает средние изменения результативного признака приизменении факторного признака на 1% и вычисляется по формуле, %:
/>
В рассматриваемом примере/> Следовательно с возрастаниеминвестиций на 1% следует ожидать повышения объема инновационной продукции на0,19%.
Коэффициент регрессии а0=1332,36учитывает влияние факторов, неучтенных в модели. В нашем случае влияние неучтенныхфакторов достаточно велико.
Коэффициент детерминации /> показывает,что 4,6% вариации признака «объем отгруженной инновационной продукции»обусловлено вариацией признака «объем инвестиций», а остальные 95,4% вариациисвязаны с воздействием неучтенных факторов: уровень развития производства напериод начала инвестиций, кадровый потенциал, целевое использование средств идругие.
4.2 Проверка значимостипараметров регрессии.
Для того, чтобы оценитьна сколько параметры а1, а0отображают исследуемыйпроцесс и не являются ли эти значения результатом случайных величин, рассчитаемсредние ошибки и t-критерииСтьюдента.
/> 
/>
По таблице критическихточек распределения Стьюдента найдем tкр при уровне значимости α=0,05 ичисле степеней свободы ν = 8. tкр = 2,306. Так как tа0расч> tкр (7,13 > 2,306), то параметр а0считается значимым. Так как tа1расч tкр (0,62 2,36), то параметра1 не считается значимым.
4.3. Проверка значимостиуравнения регрессии в целом.
/>
По таблице критическихзначений критерия Фишера найдем Fкр=5,32(при α=0,05, ν1=k=1, ν2=n-k-1=8). Так как Fрасч Fкр (0,386 5,32), то для уровня значимостиα=0,05 и числе степеней свободы ν1=1, ν2=8построенное уравнение регрессии нельзя считать значимым.
5. Многофакторныйкорреляционный и регрессионный анализ
Проведем многофакторныйкорреляционный и регрессионный анализ. Представим данные в табличной форме(табл. 2.10).
Таблица 2.10 Исходнаяинформация для КРАГоды Объем инвестиций, млн. руб. Число инновационно-активных предприятий, шт. Объем отгруженной инновационной продукции, млн. руб. 2000 205,6 32 784,8 2001 687,4 34 1384,0 2002 662,1 32 1016,4 2003 638,2 36 1548,2 2004 273,3 33 1555,7 2005 278,6 31 1630,2 2006 361,2 34 1676,0 2007 398,1 36 1900,1 2008 431,6 38 2032,4 2009 620,2 44 2864,8

Введем обозначения: x1i – объем инвестиций,x2i – число инновационно-активныхпредприятий, yi–объем отгруженной инновационной продукции.
Считая зависимость междуэтими показателями линейной, определим уравнение связи, вычислим множественныеи частные коэффициенты корреляции и оценим значимость модели.
Промежуточные расчетыпредставлены в таблице 2.11.
Таблица 2.11Промежуточные расчеты для определения параметров регрессиГоды
x1i
x2i
yi
x2
x2
y2
x1i y
x2i y
x1i x2i 2000 205,6 32 784,8 42271,36 1024 615911 161354 25113 6579 2001 687,4 34 1384,0 472518,7 1156 1915456 951361 47056 23371 2002 662,1 32 1016,4 438376,4 1024 1033069 672958 32524 21187 2003 638,2 36 1548,2 407299,2 1296 2396923 988061 55735 22975 2004 273,3 33 1555,7 74692,89 1089 2420202 425172 51338 9018 2005 278,6 31 1630,2 77617,96 961 2657552 454173 50536 8636 2006 361,2 34 1676,0 130465,4 1156 2808976 605371 56984 12280 2007 398,1 36 1900,1 158483,6 1296 3610380 756429 68403 14331,6 2008 431,6 38 2032,4 186278,5 1444 4130650 877183 77231 16400 2009 620,2 44 2864,8 384648,0 1936 8207079 1776749 126051 27288
∑ 4556 350 16392,6 2372652 12382 29796199 7668817 590973 162070
Парные коэффициентыкорреляции:

/>
/>
/>
Частные коэффициентыкорреляции:
/>
/>
/>
Коэффициент множественнойкорреляции:
/>
Совокупный коэффициентмножественной детерминации:/>.Он показывает, что вариация объема инновационногопродукта на 79,2 % обусловливается двумя анализируемыми факторами.
Система нормальныхуравнений имеет вид:
/> 
Решением системы являютсязначения параметров:
а0= 1332,36; a1 = 0,67.
Уравнение регрессии: /> 
Проверку значимостиуравнения регрессии произведем на основе вычисления F-критерия Фишера:
/>
По таблице критическихзначений критерия Фишера найдем Fкр=5,32(при α=0,05, ν1=m-1=1, ν2=n-m=8). Так как Fрасч> Fкр (39,6 > 5,32), то дляуровня значимости α=0,05 и числе степеней свободы ν1=1,ν2=8 построенное уравнение регрессии можно считать значимым.
 

3.Вычисление индексов и их использование в экономико-статистическихисследованиях
Произведем вычислениеиндексов на основе данных о выпуске инновационных товаров научным центром«Вектор». Из последнего выделилась масса коммерческих предприятий. Успешнымипредприятиями, работающими на новосибирском и общероссийском рынках, являются«Вектор-Бест» (производство диагностических наборов), «Вектор-БиАльгам»(производство диагностических наборов, вакцины против гепатита А, кисломолочныхпродуктов для лечебно-профилактического питания), «Вектор-Медика» (производстволекарственных препаратов) (Конт-Сибирь).
Таблица 3.1 Исходныеданные о выпуске инновационных товаров научным центром«Вектор»
/>Товар Выпуск продукции, тыс. шт. Цена единицы продукции, руб. 2002г. 2003 г. 2002г. 2003 г. Диагностический набор 23 31 5300 5500 Лекарственные препараты 897 1367 130 145
Индивидуальные индексыфизического объема
 
iqA = 31/23=134,8% (рост на 34,8%)
iqБ =1367/897=152,4% (рост на 52,4%)
 
Индивидуальные индексыцен
ipA=5500/5300=103,8% (рост на 3,8%)
ipБ=145/130=111,5% (рост на 11,5%)
 
Индивидуальные индексытоварооборота
ipqА = (31*5500)/(23*5300)=139,9% (рост на39,9%)
ipqБ = (1367*145)/(897*130)=170% (рост на70%)
Изменение по предприятиюв целом (по двум товарам) индивидуальным индексом оценить нельзя, т.к.совокупность неоднородная. Поэтому воспользуемся сводным индексом.
Сводный индекс общеготоварооборота
/>
Объем общеготоварооборота вырос на 55%. В абсолютном выражении изменение товарооборотасоставляет:
/>=368715-238510= 130205 тыс.руб.
Этот рост достигнут засчет изменения количества продукции.
Агрегатный индексфизического объема
Поскольку данный индексявляется индексом количественного показателя (объема продукции), вычислим его,применяя базисные веса, т.е. при расчете используем уровень цен базисногопериода
/>
Наблюдается ростфизического объема продукции на 43,4%. В абсолютном выражении приростфизического объема продукции равен
/>=342010-238510=103500 тыс.руб.

Агрегатный индекс цен
Поскольку данный индексявляется индексом качественного показателя (цен), вычислим его, применяяотчетные веса, т.е. при расчете используем объем производства отчетного периода
/>
Цены увеличились на 7,8 %. Перерасход денежных средств потребителей:
/>=368715-342010=26705 тыс.руб.
Индексный метод широкоприменяется для изучения динамики средних величин и выявления факторов,влияющих на динамику средних. С этой целью исчисляется система взаимосвязанныхиндексов: переменного, постоянного состава и структурных сдвигов.
Индекс переменногосостава Iпер представляет собой отношение двухвзвешенных средних величин, характеризующее изменение индексируемого(осредняемого) показателя.
Iпер = />
Величина этого индексахарактеризует изменение средней взвешенной за счет влияния двух факторов:осредняемого показателя у отдельных единиц совокупности и структуры изучаемойсовокупности.
В нашем примере индекспоказал, что прирост составил 2% за счет изменения цены и структурыпроизводства.
Индекс постоянного(фиксированного) состава Iфикс представляет собой отношение среднихвзвешенных с одними и теми же весами (т.е. при постоянной структуре).
Iфикс = />
Индекс постоянногосостава учитывает изменение только индексируемой величины и показывает среднийразмер изменения изучаемого показателя у единиц совокупности.
В нашем примере индекспоказал, что прирост составил 7,8% только за счет изменения цены.
Индекс структурныхсдвигов Iстр характеризует влияние измененияструктуры изучаемого явления на динамику среднего уровня индексируемогопоказателя.
Iстр = />
Под структурнымиизменениями понимается изменение доли отдельных групп единиц совокупности кобщей их численности.
В нашем примере индекспоказал, что потери составили 6% за счет изменения структуры производства.

4. Показатели и методы расчета, используемые в прикладной статистике
Таблица 4.1 Данные оценкиэффективности оптимизированного инновационного проектаГоды Чистый дисконтированный денежный поток Инвестиционные вложения Коэффициент дисконтирования Дисконтированный денежный поток Дисконтированный денежный поток 2003 ___ 185,5 1 ___ 185,5 2004 43,98 56,25 0,855 37,603 48,094 2005 112,18 87,75 0,731 82,003 64,145 2006 215,7 92,25 0,624 134,597 57,564 2007 215,7 ___ 0,534 115,184 ___ 2008 215,7 ___ 0,456 98,359 ___ 2009 158,35 ___ 0,390 61,756 ___ 2010 81,27 ___ 0,333 27,063 ___ Итого 1042,88 421,75 ___ 556,565 355,303
Расчет показателей эффективности
Чистый приведенный доход представляет собой величину разностей результатов инвестиционных затрат за расчетный период, приведенных к одному моменту времени, т.е. с учетом дисконтирования денежного потока (результатов) и инвестиционных вложений (затрат):
 
ЧПД = ДП – ИС, где
 
ДП – сумма дисконтированного денежного потока;
ИС – сумма дисконтированных инвестиционных вложений.
 
ЧПД = 556,565 – 355,303 = 201,262 (млн. руб.).
Индекс доходности определяется как отношение приведенных доходов к приведенным на ту же дату инновационным расходам. Расчет индекса доходности ведется по формуле:
 
ИД = ДП / ИС
ИД = 556,565 / 355,303 = 1,57
 
Период окупаемости – это минимальный временной интервал от начала осуществления проекта, за пределами которого чистый приведенный доход становится не отрицательным. Иными словами, это период, начиная с которого инвестиционные вложения покрываются суммарными результатами от реализации проекта. Период окупаемости определяется по формуле:
 
ПО = ИС / ДП ср., где
 
ДП ср. – сумма дисконтированного денежного потока в среднем за год.
 
ПО = 355,303 / (556,565 / 7) = 355,303/ 79,509= 4,47 (года).
 
Внутренняя норма доходности НД = k, при котором ЧПД = 0, гдеk – ставка дисконта.
Для определения ВНД используем:
Таблица 4.2 Данные оценкиэффективности оптимизированного инновационного проектаГоды Чистый дисконтированный денежный поток Инвестиционные вложения
Коэффициент дисконтирования
для ставки 37% Дисконтированный денежный поток Дисконтированный денежный поток 2003 ___ 185,5 1 ___ 185,5 2004 43,98 56,25 0,73 37,603 48,094 2005 112,18 87,75 0,533 82,003 64,145 2006 215,7 92,25 0,389 134,597 57,564 2007 215,7 ___ 0,284 115,184 ___ 2008 215,7 ___ 0,207 98,359 ___ 2009 158,35 ___ 0,151 61,756 ___ 2010 81,27 ___ 0,110 27,063 ___ Итого 1042,88 421,75 ___ 556,565 355,303
 
ЧПД(37%) =314,564 – 309,218 = 5,346 млн. руб.
 
Таблица 4.3 Данные оценкиэффективности оптимизированного инновационного проектаГоды Чистый дисконтированный денежный поток Инвестиционные вложения
Коэффициент дисконтирования
для ставки 38% Дисконтированный денежный поток Дисконтированный денежный поток 2003 ___ 185,5 1 ___ 185,5 2004 43,98 56,25 0,725 37,603 48,094 2005 112,18 87,75 0,525 82,003 64,145 2006 215,7 92,25 0,381 134,597 57,564 2007 215,7 ___ 0,276 115,184 ___ 2008 215,7 ___ 0,200 98,359 ___ 2009 158,35 ___ 0,145 61,756 ___ 2010 81,27 ___ 0,105 27,063 ___ Итого 1042,88 421,75 ___ 556,565 355,303
 
ЧПД(38%)=307,128 – 307,497 = — 0,369 млн. руб.
 
Формула для расчета внутренней нормы доходности:
 
ВНД=К1+(ЧПД1/(ЧПД1-ЧПД2)) х (К2-К1);
 
К1=37%; ЧПД1=5,346;
К2=38%; ЧПД2=-0,369;
ВНД=0,37+(5,346/(5,346+0,369))х(0,38-0,37) = 0,37935 = 37,94 %;
 
Анализ показателей эффективности и оценка эффективности
инновационного проекта
1. Чистый приведенный доход
ЧПД определяется при сопоставлении величины производственных инвестиций и общей суммой денежного потока в течении прогнозируемого периода времени и характеризует превышение суммарных денежных поступлений над суммарными затратами для соответствующего проекта. Так как ЧПД данного проекта величина положительная (ЧПД=201,262>0), то имеет место превышение денежного потока над инвестиционными вложениями, следовательно, проект к рассмотрению принимается.
2. Индекс доходности
При расчете ИД сравниваются две части потока платежей: доходная и
инвестиционная. ИД показывает, сколько дохода получает инвестор в
результате осуществления этого проекта на каждый вложенный рубль. В рассматриваемом проекте ИД>1 (1,57), следовательно, проект можно считать экономически эффективным.
3. Период окупаемости
Период окупаемости данного инновационного проекта 4,47 лет. То есть, в
результате оптимизации инновационного проекта, мы получили значительно улучшенное значение показателя периода окупаемости.
4. Внутренняя норма доходности
Для оценки эффективности проекта сравним значение ВНД с нормой дисконта.В нашем случае ВНД = 37,94%, что превышает ставку дисконта 17% и ЧПД>0, следовательно, проект считается эффективным.

Заключение
Задачи, поставленные вкурсовой работе, были решены.
В теоретической части былирассмотрены понятие и сущность инвестиционных и инновационных процессов,система статистических показателей.
В ходеэкономико-статистического анализа динамики объема инвестиций за 2000-2009 гг.было установлено, что после экономического кризиса 2000 года объем инвестицийимеет динамику стабильного роста. В связи с этим максимальный объем инвестицийнаблюдался в 2009 году.
Анализ структуры денежноймассы показал, что доля инвестиций за счет собственных средств предприятияуменьшается, а за счет федерального бюджета растет.
В работе проанализированазависимость объемов инвестиций за период с 2000 по 2009 гг, от региона. Вкачестве таких регионов были выбраны: Новосибирская область, РеспубликаБашкортостан и Московская область. Между объемом кредита и регионом выдачи кредитавыявлена связь. Фактор региональной принадлежности объясняет 60% вариацииобъемов инвестиций, остальные 40% обусловлены неучтенными факторами.
Проведенный в работе анализвлияния инвестиций на объем произведенного инновационного продукта показал, чтомежду ними существует линейная прямая связь. Построено уравнение регрессии: />. Установили,что параметры регрессии и сама регрессия в целом, не являются значимыми,поскольку этот объем объясняется действием других факторов. В ходемногофакторного КРА установлена более тесная связь объема с количествоминновационно-активных предприятий.
Были рассчитаны некоторыеиндексы, а также приведен пример расчетов, используемых в прикладнойстатистике.

Списоклитературы
 
1.Наука в Новосибирской области. За1996-2002 годы: Стат.сб. / Новосибирский областной комитет государственнойстатистики. – Новосибирск, 2003
2.Наука в Новосибирской области. За 2002-2009годы: Стат.сб. / Новосибирский областной комитет государственной статистики. –Новосибирск, 2010
3. Практикум по теории статистики: Учеб. пособие / Подред. Р.А. Шмойловой. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 421с.
4. Курс социально-экономической статистики. Учебник длявузов / Под ред. М.Г. Назарова. — М.: Финстатинформ, 2002. – 771с.
5. Гусаров В.М. Статистика: учеб. пособие для студ.вузов. – М.: ЮНИТИ, 2005. – 463 с.
6. Салин В.Н. Социально-экономическая статистика: Учебникдля вузов. — М.: Юристъ, 2003. – 461с.
7.Бланк И.А. Управление инвестициямипредприятия. – К.: Ника-Центр, Эльга, 2005. – 480 с. – (Энциклопедияфинансового менеджера; Вып.3)
8.Есипов В.Е., Маховикова Г.А.,Бузова И.А., Терехова В.В. Экономическая оценка инвестиций. СПб.: Вектор, 2008.– 288 с.
9.Золотогоров В.Г. Инвестиционноепроектирование: Учебник / В.Г. Золотогоров. – М.н.: Книжный Дом, 205. – 368 с.
10.Крылов Э.И., Власова В.Н.,Журавкова И.В. Анализ эффективности инвестиционной и инновационной деятельностипредприятия: Учеб. Пособие. 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы истатистика, 2005.
Размещено на www.