Методы обработки численных совокупностей

Данные методы достаточно хорошо апробированы исследователями с позиции формализации перспективного анализа и существенно варьируют по сложности используемых алгоритмов, что, в свою очередь, препятствует их широкому применению специалистами-практиками. Выбор инструментария исследования определяется составом и полнотой исходных данных и должен соответствовать следующим ситуациям, которые обычно встречаются в процессе исследования.

Первая ситуация связана с наличием и влиянием временного ряда. В практике анализа сложных процессов и планирования деятельности строительных предприятий данная ситуация наиболее часто возникает при решении задачи прогнозирования динамики поступления инвестиций от населения (частных инвестиций). Как показывает предварительный анализ исходной информации о реализации инвестиционно-строительных проектов, для совокупности инвестиционных решений населения характерно наличие статистической зависимости от фактора времени и динамики данного показателя в прошлых периодах. Исследовательская задача выявления данной зависимости и последующего построения прогнозной модели может быть реализована с помощью известных процедур и алгоритмов простого динамического анализа или анализа авторегрессионных зависимостей. Первый метод целесообразно применять на этапе предварительной экспресс-оценки инвестиционных возможностей, так как он (метод) исходит из упрощенной предпосылки о том, что прогнозируемый показатель будет изменятся прямо пропорционально с течением времени. В основу второго (более точного) метода заложена рассмотренная ранее предпосылка о взаимосвязанности и инерционности основных параметров и показателей сложных процессов. При этом инерционность означает, что значение практически любого показателя или параметра в момент времени t зависит определенным образом от состояния этого показателя в предыдущих периодах (в данном случае необходимо абстрагироваться от влияния других факторов), то есть значения прогнозируемого показателя в прошлых периодах должны рассматриваться как факторные признаки. Учитывая специфику реализации инвестиционно-строительных проектов для перспективного анализа поступлений целесообразно использовать модифицированную модель регрессии, вводя в нее в качестве дополнительного фактора период (момент) времени t. При этом для характеристики адекватности моделей можно использовать величину среднего линейного отклонения, которое часто применяется при построении регрессионных моделей в качестве критерия адекватности (ввиду простоты его расчета).

Не исключена возможность, что в ходе исследования или при апробации результатов работы на практике могут возникнуть вторая и третья ситуации, для которых характерны наличие пространственной и пространственно-временной совокупности. Например, при отсутствии статистических данных о каком-либо показателе или недостаточной длине ряда его динамики, а также, если в ходе анализа многогодичных данных (учитывая изложенный выше принцип непрерывности исследований) появится основание полагать, что значение показателя определяется влиянием иных факторов, в том числе различающихся по природе и динамике. В этом случае могут применяться математико-статистические методы изучения связей: многофакторный регрессионный анализ, ковариационный анализ.

В качестве примера можно привести коммерческое строительство жилья, для которого особо важное значение имеет анализ и выявление временных рядов поступлений от индивидуальных инвесторов (населения), совокупность инвестиционных решений которых носит характер статистической зависимости от фактора времени и динамики данного показателя в прошлых периодах, при прочих равных условиях внешней среды.

Статистический анализ данных о фактических поступлениях средств от населения позволяет посредством выравнивания уровней динамических рядов, достаточно точно описывать и в дальнейшем моделировать процесс привлечения частных инвестиций с помощью известных функций времени (кривых роста). Ретроспективный анализ динамики поступлений инвестиций от населения в увязке с выполненным объемом СМР (достигнутым уровнем) позволяет сделать вывод о том, что экспоненциальная кривая наиболее удачно описывает исследуемый процесс, имеющий «лавинообразный» характер, когда прирост зависит от достигнутого уровня функции (рис. 5.2).

Рис. 5.2. Экспоненциальная кривая динамики поступления инвестиций

(аналоговая модель)

Исследование статистической зависимости поступления инвестиций от фактора времени и динамики данного параметра в прошлых периодах осуществляется посредством описанных ранее известных методов динамического анализа и/или анализа авторегрессионых зависимостей. При этом в ходе многолетних наблюдений выявлена четко выраженная функциональная зависимость между фактором времени и предшествующими поступлениями инвестиций, которые в процессе операционной деятельности строительного предприятия трансформируются в фактически выполненные объемы СМР (независимая переменная), и ожидаемыми поступлениями инвестиций в будущем (зависимая переменная)[78].

К примеру, в начале строительства нескольких жилых домов последние как объект инвестирования были наименее привлекательны для потенциальных инвесторов вследствие высокой степени их незавершенности и, соответственно, высокого уровня рисков и потребности в инвестициях ряда, соответствующего необходимому суммарному объему инвестиций.

В дальнейшем, по мере роста объемов выполненных СМР и увеличения этажности зданий, объекты приобрели большую привлекательность для инвесторов и наступил момент, когда объем поступлений инвестиций по периодам строительства объектов начал возрастать ускоренным темпом до достижения функцией конечного значения ряда, соответствующего необходимому суммарному объему инвестиций. Указанный параметр позволяет более точно определять потребность в финансировании строительства объектов производственной программы строительного предприятия при инвестировании объектов жилищно-гражданского строительства из разных источников, в том числе с привлечением средств населения.

Обоснованные стоимостные и временные параметры, количественно описывающие инвестиционный процесс, представляют собой совокупность абсолютных значений параметров, агрегированных по периодам строительства (шагам), и являются основой для формирования суммарного денежного потока, состоящего из частных потоков отдельных видов деятельности строительного предприятия, а также других показателей оценки эффективности его производственно-хозяйственной деятельности.

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском по сайту: