ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ОБЪЕМОВ ИНВЕСТИЦИЙ В ОСНОВНОЙ КАПИТАЛ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИМ МЕТОДОМ

Авторы

  • А.Д. Емельянов Сибирский федеральный университет

Ключевые слова:

инвестиции в основной капитал, методы прогнозирования, факторы, корреляция, регрессионный анализ.

Аннотация

В статье на основе статистических данных, а также иной официальной документации с использованием экономико-математического метода прогнозирования  представлены различные вариации значений инвестиций в основной капитал. Основным используемым программным обеспечением для реализации расчетных мероприятий является Minitab Statistical Software 22 и Microsoft Excel 2410. Наличие вариации результатов прогнозирования позволяет осуществить их сравнение между собой и с уже имеющимися фактическими значениями и выбрать наиболее подходящее, что в результате позволяет предвидеть развитие интересующего инвестора направления.

Список литературы

Терещенко Н.Н., Есина О.Н., Ильина А.С. Эффективность деятельности предприятия торговли. Красноярск: Сибирский федеральный университет, 2022. 220 с.

Гальдикас Л.Н., Стрикунова Л.И., Копытова О.Н. Применение статистических методов при анализе состояния территории и организации. Псков: Псковский государственный университет, 2021. 132 с.

Алексеева Н.И. Стратегическое планирование экономического поведения предприятия: теория и методология: монография. Донецк: ДонНУЭТ имени Туган-Барановского, 2018. 372 с.

Афанасьев В.Б. Управление ассортиментным портфелем перерабатывающих предприятий целлюлозно-бумажного комплекса в условиях цифровой трансформации: монография. Сыктывкар: СГУ им. Питирима Сорокина, 2022. 119 с.

Левина А.Б., Якунина Ю.С., Коновалова Т.Е. Применение методов прогнозирования в закупочной логистике торговых предприятий // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент. 2022. Т. 16, № 2. С. 165-173. DOI: 10.14529/em220216.

Исаева Г.В., Унжакова А.В., Шелковников С.А. и др. Повышение эффективности использования бюджетных средств на муниципальном и региональном уровне. Новосибирск: Новосибирский государственный аграрный университет, 2021. 224 с.

Чернышова Г.Ю., Самаркина Е.А. Методы интеллектуального анализа данных для прогнозирования финансовых временных рядов // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Экономика. Управление. Право. 2019. Т. 19, № 2. С. 181-188. DOI: 10.18500/1994-2540-2019-19-2-181-188.

Терещенко Н.Н., Емельянов А.Д. Закономерности и особенности развития инвестиционной деятельности в Российской Федерации и Красноярском крае // Торговля, сервис, индустрия питания. 2023. Т. 3, № 4. С. 328-346.

Емельянов А.Д. Особенности развития инвестиционной деятельности в розничной торговле в Красноярском крае // Проспект Свободный - 2024: материалы юбилейной XX Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых: в 4 частях, Красноярск, 15–20 апреля 2024 года. Красноярск: Сибирский федеральный университет, 2024. С. 310-313.

Федеральная служба государственной статистики (Росстат). [Электронный ресурс]. URL: https://rosstat.gov.ru/ (дата обращения: 10.12.2024).

Болодурина И.П., Болодурина М.П., Абельгазина К.М. Применение методов математической статистики для оценки инвестиционного потенциала региона // Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий. 2022. Т. 84, № 1 (91). С. 295-304. DOI: 10.20914/2310-1202-2022-1-295-304.

Дадашова Т.А., Артишевская Н.В. Моделирование влияния уровня научно-технического развития на экономический рост Российской Федерации // Новое в экономической кибернетике. 2021. № 1. С. 11-21.

Олейник Е.Б., Захарова А.П. Анализ и прогнозирование объема инвестиций в основной капитал // Экономика региона. 2012. № 1 (29). С. 137-149. DOI: 10.17059/2012-1-12.

Панков Н.Н. Регрессионная модель инвестиций в основной капитал с динамическими структурными параметрами // Информация и инновации. 2021. Т. 16, № 1. С. 29-39. DOI: 10.31432/1994-2443-2021-16-1-29-39.

Тищук М.О., Назьмова А.А. Многофакторный анализ и прогнозирование инвестиций в основной капитал организаций Калининградской области // Бизнес. Образование. Право. 2023. № 1 (62). С. 68-72. DOI: 10.25683/VOLBI.2023.62.522.

Алюнов Д.Ю. Влияние мультиколлинеарности на построение и интерпретацию результатов регрессионного анализа на языке R // Будущее науки-2020: Сборник научных статей 8-й Международной молодежной научной конференции. В 5-ти томах, Курск, 21–22 апреля 2020 года. Том 3. Курск: Юго-Западный государственный университет, 2020. С. 261-264.

Жабунин А.Ю. Разработка информационной системы для прогнозирования стоимости кредита на основе данных о финансовом положении фирмы // Взаимодействие предприятий и вузов - наука, кадры, новые технологии: Сборник докладов XVII межрегиональной научно-практической конференции, Волжский, 12–13 мая 2022 года / Отв. за выпуск Г.М. Бутов. Волжский: Волгоградский государственный технический университет, 2022. С. 55-58.

Меньших А.В. Работа с панельными данными // Общественная безопасность, законность и правопорядок в III тысячелетии. 2018. № 4-2. С. 66-70.

Орлова И.В. Анализ диагностических индикаторов общей и индивидуальной коллинеарности регрессоров // Фундаментальные исследования. 2019. № 2. С. 16-20.

Загрузки

Опубликован

22.01.2025

Выпуск

Раздел

Экономические науки