Введение 3
Постановка задачи 4
Обзор литературы 5
Глава 1. Предварительная обработка данных 8
1.1. Отбор показателей и их визуальный анализ 8
1.2. Визуальный анализ и учет инфляции 13
1.3 Нормализация отклонений 27
Глава 2. Робастность показателей 30
2.1 Тест Грэнджера 30
2.2 Применение теста Грэнджера 32
2.3 Робастность влияющих показателей 36
Глава 3. Прогнозирование притока/оттока инвестиций 39
3.1 Подбор моделей 39
3.2 Интервалы инвестирования 47
3.3 Итоговый алгоритм 52
Выводы 56
Заключение 58
Список литературы 59
Благосостояние любой отрасли экономики региона напрямую зависит от объема инвестиций, который был вложен в эту отрасль. Чем больше денежных средств пошло на развитие хозяйства, чем больший «положительный рост» данная отрасль покажет с течением времени.
При управлении регионом (областью, городом, округом, страной) органам исполнительной власти, как лицам принимающим решение, необходимо выбрать стратегию о том, как распределять инвестиции между отраслями экономики. Ведь недостаток вложенных средств в определенное хозяйство может повлечь за собой катастрофические последствия в виде упадка отрасли, потери рабочих мест и ухудшению качества жизни людей. Конечно, в подавляющем большинстве случаев, до таких кардинальных последствий не доходит, но это не умаляет значимость правильного планирования потока денег из бюджета.
Если рассмотреть разные виды экономической деятельности то можно заметить, что в некоторые из них вкладываются большие инвестиции, и они гораздо активнее развиваются (например: ядерная отрасль, нефтегазовая промышленность), а в некоторые меньше, и они либо стагнируют, либо их динамика развития отрицательная. Проблема заключается в том, что экономика состоит из огромного числа всевозможных отраслей, которые друг с другом очень тяжело сопоставить, то есть сравнить, как изменение числа инвестиций в одной сфере повлияет на другую отрасль. Данная работа предлагает алгоритм для лица, принимающего решение, который показывает, как распределить инвестиций между отраслями таким образом, чтобы улучшить ситуацию в одних отраслях, но при этом не допустить ухудшения в других
Постановка задачи
Задача диссертации состоит в том, чтобы разработать математический алгоритм, который поможет органам исполнительной власти принять решение о распределении бюджетных средств между отраслями экономики города Санкт-Петербурга. В текущих реалиях существует различное множество методик о том, как лица, ответственные за перенаправление потока инвестиций, распределяют его по отраслям. Для такого типа задача важно правильно задать метрику, которая оценивает качество построенного алгоритма[1]. Методика, предложенная в данной работе, использует в качестве метрики, показывающей, как изменяются инвестиции между отраслями, наклон линейного тренда для показателя, который характеризует данную отрасль. Каждая отрасль в работе описывается показателем, который относится к ней. Для каждого показателя находится группа самых влияющих на него.
Построенный алгоритм позволит количественно оценить, как изменится значение показателя, характеризующего отрасль, при оптимальном перераспределении инвестиций между отраслями, которые больше всего влияют на него. Эта величина и покажет какой эффект даст для отрасли такое перераспределение.
Причинные связи между показателями построены с помощью статистического теста Грэнджера. Количественная оценка эффективности перераспределения рассчитана с помощью моделей множественной линейной регрессии.
В работе был реализован алгоритм, который помогает органам исполнительной власти региона, как лицам, принимающим решение, перераспределить инвестиции в отрасли таким образом, чтобы увеличить инвестиции в те отрасли, который не показывают нужного роста, при этом, не ухудшив ситуацию в тех отраслях, из которых будут взяты инвестиции. Проблема заключается в том, что между некоторыми отраслями очень сложно найти видимые взаимосвязи. Построенный в данной работе универсальный алгоритм позволяет найти оптимальное распределение инвестиций между отраслями, даже не находя видимых экономических взаимосвязей между ними, для достижения эффективного управления регионом.
