ОСОБЛИВОСТІ ЗАСТОСУВАННЯ ТРЕНДОВИХ МОДЕЛЕЙ У ПРОГНОЗУВАННІ ОБСЯГІВ ЗАЛУЧЕННЯ ПІІ В ЕКОНОМІКУ УКРАЇНИ - Наукові конференції
Головна
UA RU EN

Вас вітає Інтернет конференція!

Вітаємо на нашому сайті

Рік заснування видання - 2014

ОСОБЛИВОСТІ ЗАСТОСУВАННЯ ТРЕНДОВИХ МОДЕЛЕЙ У ПРОГНОЗУВАННІ ОБСЯГІВ ЗАЛУЧЕННЯ ПІІ В ЕКОНОМІКУ УКРАЇНИ

27.10.2017 19:15

[Секція 5. Математичні методи, моделі та інформаційні технології в економіці]

Автор: Ларіна Дар'я Євгенівна, студентка 3 курсу спеціальності «Міжнародна економіка», Маріупольський державний університет


На сьогоднішній день інвестиції відіграють роль ядра економіки, що є рушійною силою інтеграції національної економіки у світове господарство за рахунок переведення капіталу з однієї сфери в іншу, оновлення основних фондів, передачі нових технологій, інновацій та наукового досвіду. У зв’язку з цим актуальними є питання щодо прогнозування залучення обсягів прямих іноземних інвестицій в  економіку Україні.

Отже, доречним буде провести прогнозування ПІІ на основі трендового аналізу.

Сутність прогнозних трендових моделей полягає в тому, що тенденція розвитку певного процесу, виражена у відповідному динамічному ряді, відображається математичною функцією залежності даного показника від часу. При цьому тренд описує усереднену для достатньо тривалого періоду спостережень тенденцію розвитку в часі. Підставляючи до математичної функції порядковий номер року з прогнозного горизонту, за допомогою нескладних розрахунків отримують прогнозні значення показника. В основі побудови трендових моделей лежить метод аналітичного вирівнювання, що є фактично різновидом згладжування. Процес підбору математичної функції, що найкращим чином відбиває тенденцію і дозволяє визначити тренд, називається апроксимацією (від лат. approximo – наближаюсь) [1].

За критерієм апроксимації обирається лише та функція, яка найкращим чином відбиває головну тенденцію. Як критерій апроксимації звичайно вико- ристовують або мінімум середньоквадратичної помилки, або мінімум залишкової дисперсії, або максимум коефіцієнта детермінації тощо. При цьому на остаточний вибір функції впливає і той факт, чи буде використовуватися побудована трендова модель лише для ретроспективного аналізу, чи також і для прогнозування. У першому випадку вимагається, щоб функція добре згладжувала весь вихідний динамічний ряд. Якщо ж необхідним є ще й прогноз, то перевага надається функції, яка має кращі характеристики щодо критерію апроксимації для останньої частини динамічного ряду. Це пояснюється тим, що тенденція розвитку, що складається в кінці ретроспективного періоду, впливає, як правило, найбільшою мірою на майбутній розвиток; для обраної математичної функції методом найменших квадратів розраховуються конкретні параметри моделі. Для основних функцій формули розрахунку параметрів моделі виведені і є загальновідомими [1].

Найважливішою складовою процесу трендового моделювання є розробка прогнозу. Прогнозні значення показника розраховуються шляхом підстановки в математичну формулу порядкового номеру року з прогнозного горизонту. Отримане таким чином значення показника (У) називається трендовим (точковим). Для визначення діапазону можливих прогнозних значень користуються звичайною формулою (1) довірчого інтервалу прогнозу:

Ŷt= Ŷt  ± tα*Sy,                                         (1)

де Sy – середньоквадратичне відхилення, tα – табличне значення критерію Стьюдента з рівнем довіри α. Останнє знаходиться у спеціальних таблицях відповідно до рівня довіри та величини періоду ретроспекції. Крайні значення довірчого інтервалу прогнозу називають песимістичним та оптимістичним.

Одна з важливих вимог до функції тренду – це її «гладкість». Однак не завжди вдається підібрати одну таку функцію з невеликою кількістю параметрів для всього часового інтервалу, а різні математичні функції доволі складно з'єднати відповідним чином. У такій ситуації, коли протягом досліджуваного періоду змінюється кілька стадій розвитку процесу, завдання апроксимації динамічного ряду можна вирішити за допомогою інтерполяційної, або апроксимуючої сплайн-функції, частинами якої є багаточлени (поліноми) одного або різних ступенів [1].

Таким чином, для прогнозу залучення обсягів ПІІ на основі застосування методу аналітичного вирівнювання була підібрана трендова модель, яка описує тенденцію зміни аналізованого показника. За статистичними критеріями апроксимації найкращою формою трендового рівняння було обрано рівняння прямої (рис. 1).




Обробивши дані щодо залучення прямих іноземних інвестицій в економіку України за 2001–2016 роки, методом трендів було проведено прогнозування, щодо відповідного показника на 5 років вперед, тобто з 2017 по 2021 роки включно.

Отримані дані свідчать про збільшення обсягів залучення ПІІ. Тип  розвитку даного процесу характеризується, як постійне зростання, яке визначається постійним або близьким до такого щорічним абсолютним приростом показника, тобто самих прямих іноземних інвестицій. Прогнозуючи можливі обсяги прямих іноземних інвестицій, що будуть залучені в економіку України методом трендового аналізу можна зробити оптимістичний та песимістичний прогноз. До песимістичного слід віднести можливі труднощі, такі як: політична напруга в країні, воєнні дії на території східної України, економічна криза та інші негативні фактори.

Таким чином, можна сказати, що негативні фактори протягом аналізованого періоду (2001-2016) рр. суттєво не вплинули на залучення прямих іноземних інвестицій в національну економіку. Виходячи з цього, оптимістичний прогноз, щодо залучення прямих іноземних інвестицій в економіку України є найбільш оптимальним та цілком ймовірним.

Література:

1. Полевич І. Прогнозування обсягів залучення прямих іноземних інвестицій в економіку України / І. Полевич // Часопис соціально-економічної географії. - 2014. - Вип. 16. – 298 c.

2. Череп А. В. Інвестиційна діяльність в Україні: стан та шляхи її активізації [Текст] / А. В. Череп, Г. І. Рурка. // Держава та регіони. Серія: Економіка та підприємництво : науково-виробничий журнал. – 2011. – No 3. – С.48-52

3. Офіційний сайт Державного комітету статистики [Електронний ресурс]. - Режим доступу: http: //ukrstat.gov.ua.

_________________________

Науковий керівник: Балабанова Наталя Василівна, кандидат наук з державного управління, доцент, Маріупольський державний університет

Creative Commons Attribution Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
допомога Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter

Інші наукові праці даної секції

Конференції

Конференції 2024

Конференції 2023

Конференції 2022

Конференції 2021

Конференції 2020

Конференції 2019

Конференції 2018

Конференції 2017

Конференції 2016

Конференції 2015

Конференції 2014

:: LEX-LINE :: Юридична лінія

Міжнародна інтернет-конференція з економіки, інформаційних систем і технологій, психології та педагогіки

Наукові конференції

Економіко-правові дискусії. Спільнота