Финансовое моделирование

Построение модели оценки инвестиционной привлекательности хозяйствующих субъектов. На сегодняшний день большинство моделей оценки и прогнозирования финансовых и экономических преференций носят линейных характер. Однако для них характерен один весьма существенный недостаток — они не позволяют учесть разнонаправленность векторов динамики финансовых и экономических составляющих этих моделей. Поэтому при построении модели оценки инвестиционной привлекательности хозяйствующих субъектов были рассмотрены два альтернативных алгоритма моделирования: Выбор регрессионной зависимости экспоненциального типа для формирования нелинейного типа модели обусловлен результатами эмпирических исследований, которые показали, что динамика индекса инвестиционной привлекательности хозяйствующих субъектов наиболее полно и наиболее точно описывается экспоненциальной зависимостью. Таким образом, общий вид формируемой модели представлен следующими зависимостями: Далее в зависимости от типа формируемой модели используется соответствующий алгоритм моделирования индекса инвестиционной привлекательности хозяйствующих субъектов.

Оценка возврата от медиа инвестиций Эконометрическое моделирование

Контакты эконометрическое моделирование Научные публикации статьи и монографии с ключевым словом эконометрическое моделирование, выпущенные в Издательстве Креативная экономика найдено: В статье анализируются сложившиеся в последние десятилетия зарубежные подходы к оценке доходности прямых частных инвестиций на основе эконометрического моделирования.

Стремительный рост мировой индустрии прямых частных инвестиций , РЕ стал сталкиваться с завышенной оценкой будущих доходов, с замедлением доходности растущих фондов прямых частных инвестиций, с необходимостью полностью задействовать конкурентные преимущества этого вида инвестиций и т. Критический анализ этих подходов, представляется, безусловно, актуальным на фоне намечающегося восстановления индустрии в России.

Завершение рецессии, стабилизация цен на нефть и адаптация российской экономики к санкционному режиму усиливают интересы инвесторов к российским активам непубличных компаний. Как представляется, на этом позитивном фоне российским РЕ необходимо представлять тенденции доходности на развитых рынках РЕ с историей и огромным опытом работы, выявленных с помощью эконометрического моделирования.

«Использование эконометрических методов для оценки взаимовлияния прямых иностранных инвестиций и экономического роста» «Моделирование .

Уральский регион отличается самыми высокими показателями прироста производства в отраслях при подобном увеличении инвестиционных вложений. В Дальневосточном регионе наблюдается аналогичная ситуация, когда прирост инвестиционных вложений в одну отрасль дает положительный результат, а в другую — отрицательный. Так, в первый тип регионов, в которых все точки экономического роста обладают положительным знаком средних частных коэффициентов эластичности, вошли Центральный, Северо-Западный, Южный, Приволжский и Уральский регионы.

Ко второму типу регионов, в которых находятся отрасли как с положительным, так и отрицательным значением коэффициента эластичности, относятся Сибирский и Дальневосточный. Окончательные выводы о целесообразности увеличения инвестиционных вложений в выявленные точки экономического роста позволяет сделать, представленной в виде последовательности расчетов: В Сибирском и Дальневосточном регионах, как было отмечено выше, наблюдается количественное соответствие отраслей, приносящих положительный и отрицательный эффект в пропорции 1: Дело и Сервис, финансы и статистика,

Поделиться

Екатеринбург, Россия Ключевые слова: Прямые иностранные инвестиции, производительность компаний, внешние эффекты, горизонтальные эффекты, эконометрическое моделирование, регион. Привлечение прямых иностранных инвестиций является важным приоритетом государственной политики развивающихся стран. Иностранные инвестиции привлекаются с целью создания новых рабочих мест и вливанием капитала в отечественную экономику, они являются источником новых технологий и инноваций.

ПИИ являются потенциально важным источником роста производительности труда, так как они могут помочь национальным компаниям в стране-реципиенте инвестиций догнать в развитии компании с международными передовыми технологиями. Принимая во внимание политику и ресурсы, вложенные правительством в попытке привлечь ПИИ, поиск доказательств того, существуют ли положительные внешние эффекты от ПИИ, стал темой обширного списка эмпирической литературы.

Эконометрика — наука, изучающая количественные и качественные экономические . В г. вторую эконометрическую Нобелевскую премию по экономике . или инвестиционной активности, а полученные результаты после анализа . Бабешко Л. О. Основы эконометрического моделирования: Учеб.

Из проведенного исследования был сделан вывод, что полученные модели обладают приемлемым статистическим качеством, они являются адекватными и их параметры значимы. Разработанные эконометрические модели внешней торговли РФ имеют следующий вид в скобках формулы указаны -статистики Стьюдента: Влияние представленных факторов сохраняется на протяжении как долгосрочного, так и краткосрочного периода моделирования и присутствуют с теоретически обоснованными знаками.

Воздействие долгосрочного соотношения на краткосрочную динамику находиться на низком абсолютном уровне в 0,2. Данный коэффициент в полученной модели совпадает с расчетами в работе [1]. В долгосрочной перспективе на динамику объемов импорта большие воздействие оказывают объем денежных расходов населения и объем валового внутреннего продукта.

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРИТОКА ПРЯМЫХ ИНОСТРАННЫХ ИНВЕСТИЦИЙ В РАЗВИВАЮЩИЕСЯ СТРАНЫ

Оптимизация медиамикса для увеличения отдачи от маркетинговых вложений — одна из основных задач современных маркетологов. Как определить рентабельность инвестиций в различные кампании и каково влияние -каналов на реальные продажи? Для комплексной оценки эффективности каждого из них было проведено эконометрическое моделирование маркетингового микса МММ.

Эта модель позволила обработать имеющиеся данные по всем факторам за определенный период и измерить их эффективность. Были проанализированы драйверы продаж на уровне магазина и продукта, такие как регулярная цена, скидки и промо-активности.

Роль эконометрического моделирования в выявлении факторов инвестиционной привлекательности региона. Smirnov V.F.. The role of.

В то же время отдельные регионы мира, в том числе Африка южнее Сахары АЮС демонстрируют устойчивый экономический рост. Так в году, темп прироста ВВП региона составил 5. Однако в году произошло незначительное его снижение до 4. Устойчивый рост ВВП региона, может быть, достигнут путем диверсификации производства и повышения его технологичного уровня как в отдельных странах АЮС, так и в рамках регионального интегрального процесса.

Результатом таких мероприятий будет минимизация рисков спада в экономике. Несмотря на экономический рост АЮС в течение последнего десятилетия, уровень бедности в регионе остается высоким[1]. Проверяемые гипотезы Гипотеза 1. Экономика АЮС в большой степени остается аграрной. Объем прямых иностранных инвестиций в АЮС достаточен для искоренения массовой бедности.

Анализ Информационной базой для построения комплексных моделей временных рядов послужили данные Всемирного банка за период гг.

Эконометрическое моделирование и прогнозирование макроэкономических показателей внешней торговли

Исследования 19 Октября 11 Эконометрическое моделирование — мощный аналитический инструмент для максимизации отдачи от маркетинговых инвестиций. Он позволяет на основе математического и статистического моделирования решить ряд задач маркетинговой и коммуникационной активности: Отдел также может выполнять задачи непосредственно по запросам клиента, связанным с моделированием различных решений в его маркетинговой стратегии.

В основе эконометрического моделирования лежит статистический анализ ключевых бизнес-показателей и маркетинговых инструментов. При этом выделяются целевой показатель который и подлежит оптимизации и группа влияющих факторов как внутренних, так и внешних.

эконометрической модели (США) одним из ключевых факторов ток инвестиций, являются предшествую- нометрического моделирования — ана-.

Дело в том, что степень воздействия каждого из интегральных индексов первого порядка векторов на интегральный индекс инвестиционной привлекательности отраслевых комплексов имеет разнонаправленный характер, что может сказаться на точности расчёта конечного результирующего признака. В связи с этим более обоснованным выглядит представление инвестиционной привлекательности отраслевых комплексов в виде их позиционирования в инвестиционном поле. Если последнее представить в виде трёхмерного графика, в качестве осей которого выступают вектор экономического роста, вектор доходности и вектор риска, то позиционирование отраслевых комплексов в инвестиционном поле получит высокую степень наглядности.

Таким образом, конечное выражение инвестиционной привлекательности отраслевых комплексов получает графическую интерпретацию. Построение модели оценки инвестиционной привлекательности отраслевых комплексов. На сегодняшний день большинство моделей оценки и прогнозирования финансовых и экономических преференций носят линейных характер. Однако для них характерен один весьма существенный недостаток — они не позволяют учесть разнонаправленность векторов динамики финансовых и экономических составляющих этих моделей.

Поэтому при построении модели оценки инвестиционной привлекательности отраслевых комплексов были рассмотрены два альтернативных алгоритма моделирования [4]: Выбор регрессионной зависимости экспоненциального типа для формирования нелинейного типа модели обусловлен результатами эмпирических исследований, которые показали, что динамика индекса инвестиционной привлекательности отраслевых комплексов наиболее полно и наиболее точно описывается экспоненциальной зависимостью.

Общий вид формируемой модели представлен следующей системой зависимостей: Далее в зависимости от типа формируемой модели используется соответствующий алгоритм моделирования индекса инвестиционной привлекательности отраслевых комплексов. Алгоритм формирования модели оценки индекса инвестиционной привлекательности отраслевых комплексов на основе использования мультипликативного регрессионного анализа линейный тип модели [4,6].

Как правило, методом оценки, на основании которого производится поиск скрытой регрессионной зависимости, описывающей индекс инвестиционной привлекательности отраслевых комплексов, является метод наименьших квадратов.

Прямые иностранные инвестиции и внутренняя инвестиционная активность

инвестиции и научно-технический прогресс Неоклассическая теория и оптимизационная модель Д. Джоргенсона Величину рР - Фишер назвал? Таким образом, несмотря на значительные упрощения, теория Фишера постулирует важное свойство; обычно принимаемое в качестве аксиомы; в других теориях, а именно; отрицательную зависимость объема инвестиций от стоимости капитала; Уравнение 1.

Если собственник дает высокую цену своему собственному капиталу он откажется от инвестирования, даже если бухгалтерская прибыль будет высокой, но экономическая прибыль, определяемая уравнением 1. Еслщкак это имеет место сегодня в России; оценка собственного капитала высока, ашбъем заемного недостаточен из-за слабостей кредитного и фондового рынка, инвестиции будут ниже уровня, который желателен с точки зрения требованийэкономического роста.

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ИНВЕСТИЦИЙ В СФЕРУ ТУРИЗМА НА ОБЪЕМ ТУРИСТИЧЕСКОГО ПОТОКА В.

Публикация материалов на других сайтах запрещена. Данная работа и все другие доступна для скачивания совершенно бесплатно. Мысленно можете поблагодарить ее автора и коллектив сайта. Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Подобные документы Расчет доверительных интервалов прогноза для линейного тренда с использованием уравнения экспоненты. Оценка адекватности и точности моделей. Использование адаптивных методов в экономическом прогнозировании. Экспоненциальные средние для временного ряда. Понятие системы имитационного моделирования. Этапы построения моделей экономических процессов. Полиномиально распределенные лаги Алмон.

Ваш -адрес н.

Для комплексной оценки эффективности каждого из них было проведено эконометрическое моделирование маркетингового микса МММ. Эта модель позволила обработать имеющиеся данные по всем факторам за определенный период и измерить их эффективность. Были проанализированы драйверы продаж на уровне магазина и продукта, такие как регулярная цена, скидки и промоактивности.

Также был проведен анализ факторов, влияющих на продажи вне торговых точек — реклама бренда на телевидении и в интернете, а также уровень рынка в целом, зависящий от макроэкономичекой ситуации, сезонности, доходов населения и пр. В результате удалось определить, какая часть продаж приходит за счет каждого из факторов и рассчитать рентабельность инвестиций для каждого из них в отдельности.

ся моделирование влияния человеческого капитала на дина- мику реального ционную и имитационную активности, инвестиции в основной капитал.

Описанные тенденции привели к резкому снижению количества создаваемых передовых производственных технологий, которое до держалось на уровне двенадцати создаваемых технологий ежегодно, а затем резко упало до трех технологий в год рисунок 1. Сокращалась и инновационная активность организаций рисунок 3. Вместе с тем к положительным тенденциям анализируемого периода можно отнести увеличение финансирования научных исследований, рост затрат на технологические инновации и увеличение количества используемых передовых производственных технологий рисунки 1 и 2.

Выясним, насколько тесно связаны друг с другом показатели, характеризующие инновационный потенциал, и насколько сильны их взаимосвязи с другими составляющими инвестиционного потенциала. Существование таких связей при оказании воздействия на одну из составляющих инвестиционного потенциала позволит ожидать мультипликативного эффекта для потенциала в целом. Так, управленческие решения, направленные на увеличение трудового потенциала, при существовании упомянутых взаимосвязей, приведут к росту, например, также и инновационного потенциала.

В качестве потребителей такой информации в первую очередь следует указать органы управления, заинтересованные в повышении инвестиционной привлекательности региона. В рамках данной работы предлагается проанализировать взаимосвязь инновационного потенциала со следующими показателями: Перечисленные показатели отражают трудовой, потребительский, производственный, институциональный и др. Поскольку образующие СФО субъекты РФ представляют собой уникальные объекты, оцениваться будут только модели с фиксированными эффектами, общая запись которых имеет вид:

Airapetov 10 Кратко о Прогнозе Кризисов