FORECASTING THE VOLUME OF INVESTMENT IN FIXED CAPITAL USING THE ECONOMIC AND MATHEMATICAL METHOD
DOI:
https://doi.org/10.25806/uu-4876Статья поступила в редакцию: 14.12.2024
Статья принята к публикации: 26.12.2024
Статья опубликована: 22.01.2025
Keywords:
fixed capital investment, forecasting methods, factors, correlation, regression analysis.Abstract
The article presents various variations of fixed capital investment values based on statistical data and other official documentation using the economic and mathematical forecasting method (regression model). The main software used to implement the calculation activities is Minitab Statistical Software 22 and Microsoft Excel 2410. The presence of a variation of forecast results allows them to be compared with each other and with existing actual values and to select the most suitable one, which as a result allows one to predict the development of the direction of interest to the investor.
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: Издательский дом «Академический».
Лицензия: Статья распространяется на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
References
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.
