Снижение рисков инвестиционной деятельности на основе вейвлет-анализа и прогнозирования коротких временных рядов тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Снижение рисков инвестиционной деятельности на основе вейвлет-анализа и прогнозирования коротких временных рядов"

На правах рукописи

003056736

~ ' ' ' сиу/

Слинькова Наталья Владимировна

СНИЖЕНИЕ РИСКОВ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ НА ОСНОВЕ ВЕЙВЛЕТ-АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КОРОТКИХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством (региональная экономика)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Воронеж 2007

003056736

Работа выполнена в ГОУ ВПО Воронежский государственный архитектурно-строительный университет

Научный руководитель: доктор экономических наук, профессор

Десятирикова Елена Николаевна

Научный консультант: кандидат физико-математических наук

Угрюмов Роман Борисович

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, доцент

Безрукова Татьяна Львовна

Защита состоится « 25 » _ащел^__ 2007г. в _Ы_ часов на заседании диссертационного совета ДМ 212.037.09 Воронежского государственного технического университета по адресу: 394026, г.Воронеж, Московский проспект, 14

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Воронежского государственного технического университета по адресу: 394026, г.Воронеж, Московский проспект, 14.

Автореферат разослан « 23__»_марта__2007г.

кандидат экономических наук, доцент Тинякова Виктория Ивановна

Ведущая организация: ГОУ ВПО Воронежская государственная

технологическая академия

Ученый секретарь диссертационного совета

О.В .Мяснянкина

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Ключевыми факторами экономического роста в национальной экономике стран мира выступают инвестиции. Факт снижения инвестиционной активности ниже пороговых значений в любой стране трактуется как серьезная угроза национальной безопасности. В индустриально развитых странах вопросам активизации инвестиционной деятельности с целью развития реального сектора экономики на государственном уровне уделяется большое внимание. Именно динамично растущие инвестиции с материализованными в них инновациями, трансформируясь в создание новых конкурентоспособных производств, являются не только движущей силой развития производства, но и за счет «наполнения» инновационными разработками способны обеспечивать высокие темпы и качество экономического роста.

В странах с развитыми рыночными экономическими системами накоплен достаточный опыт в области управления инвестиционной деятельностью. Однако далеко не всегда удается успешно применять западный опыт к российской экономической реальности. Очевидно, что уровень неопределенности и рисков в российской экономике значительно выше развитых зарубежных стран. Задача прогнозирования в таких условиях значительно усложняется и имеет особенно важное значение.

Наличие хорошо разработанных методов и развитие вычислительных технологий позволяют на практике реализовать современные методики построения инвестиционных программ и повышения эффективности инвестиционной деятельности.

Все вышесказанное определяет актуальность данного исследования, посвященного отдельным аспектам развития методов и способов прогнозирования, позволяющих увеличить эффективность управления инвестиционной деятельностью за счет снижения рисков.

Диссертационная работа выполнялась в рамках госбюджетной научно-исследовательской работы ГОУ ВПО ВГАСУ «Исследование социально-экономических процессов в отрасли капитального строительства и коммунального хозяйства на региональном уровне» г/р №0120.041/087.

Цель и задачи исследования. Целью настоящего диссертационного исследования является разработка методов и моделей снижения рисков инвестиционной деятельности, повышения эффективности управления инвестиционной деятельностью на основе совершенствования математических и инструментальных методов анализа для оценки и прогнозирования показателей, обуславливающих рисковую составляющую инвестиций. Достижение поставленной цели потребовало решения следующих задач:

• анализ текущего состояния инвестиционной деятельности Воронежской области, выявление ее характерных особенностей и эмпирических закономерностей временных рядов динамики основных экономических показателей;

• анализ существующих методов и способов управления рисками инвестиционной деятельности, выявление их преимуществ и недостатков;

• исследование существующих подходов и методик, применяемых для прогнозирования динамики временных рядов, описание их области применения, преимуществ и недостатков для различных целей анализа;

• исследование временных рядов показателей, характеризующих инвестиционную деятельность региона с помощью современных методов анализа и оценки;

• разработка математической модели прогнозирования показателей инвестиционной деятельности;

• подготовка временных рядов динамики экономических показателей с помощью вейвлет-преобразования и прогнозирование их будущих значений;

• применение разработанной прогнозной модели к исследуемым временным рядам динамики экономических показателей.

Объектом исследования является инвестиционная деятельность Воронежской области, как основа развития экономики региона.

Предметом исследования являются способы снижения рисков инвестиционной деятельности, а также экономические показатели, характеризующие рисковую составляющую инвестиционной деятельности Воронежской области, на базе которых осуществляется ее моделирование, предпрогнозный анализ и прогнозирование.

Теоретической и методологической основой исследования являются фундаментальные разработки отечественных и зарубежных ученых в области теории прогнозирования (Бурнаев Е.В., Давние В.В., Лукашин Ю.П.), оценки и анализа рисков инвестиционной деятельности (Рогов М.А., Кинев Ю.Ю., Гранатуров В.М.), математических методов анализа статистической информации (Колемаев В.А., Калинина В.Н., Тимашов С.Ф.), теории и практики инвестиционной деятельности (Шарп У.Ф., Александер Г. Дж., Бейли Дж., Савчук В.П.). Инструментом исследования стали пакеты математических прикладных программ: EXCEL, STATISTICA, Mathematica, а также специализированные функции среды MathCAD 2001.

Информационно-эмпирическую базу настоящего исследования составили нормативно-правовые акты федерального и регионального уровней государственного управления, материалы «Программы экономического и социального развития Воронежской области» на 20022006гг., данные Территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Воронежской области, а также собственные расчеты автора.

Научная новизна диссертационного исследования состоит в разработке и предложении комплексной модели снижения рисков инвестиционной деятельности, а также целостного теоретического,

методического и инструментального обеспечения для математического моделирования, анализа и прогнозирования значений экономических временных рядов, позволяющего оптимизировать управление инвестиционной деятельностью за счет снижения рисков. Научную новизну содержат следующие положения:

В рамках специальности 08.00.13 «Математические и инструментальные методы экономики»

1. Исследованы примеры использования теории вейвлетов для анализа и прогнозирования различных процессов, что позволило выявить преимущества данной теории и сделать вывод о возможности ее применения для анализа и прогнозирования экономических показателей, характеризующих рисковую составляющую инвестиционной деятельности Воронежской области.

2. Предложена методика прогнозирования экономических временных рядов, основанная на алгоритме непрерывного вейвлет-преобразования. Проведено экономическое обоснование правомерности ее применения для прогнозирования коротких временных рядов.

3. Получены прогнозные значения динамики экономических характеристик состояния инвестиционной деятельности Воронежской области, для чего были реализованы: расчет трендовой составляющей, экстраполяция трендовой составляющей, устранение граничных искажений вейвлет-преобразования, оценка параметров ' вейвлет-разложения временных рядов, и оценка ошибки прогноза на исследуемых временных рядах. Полученные выводы позволяют повысить эффективность управления инвестиционной деятельностью Воронежской области за счет снижения рисков.

В рамках специальности 08.00.05 «Экономика и управление народным хозяйством (региональная экономика)»

1. Сформулированы характерные особенности инвестиционной деятельности Воронежской области, выявлены основные проблемы экономического развития региона.

2. На основе исследования современных подходов к управлению рисками выявлены основные проблемы, связанные со снижением риска и неопределенности при управлении инвестиционной деятельностью.

3. Обоснована необходимость прогнозирования экономических показателей, характеризующих рисковую составляющую инвестиционных проектов для оценки их эффективности.

4. Предложена комплексная модель снижения рисков инвестиционной деятельности на основе прогнозирования экономических показателей.

Диссертация соответствует пунктам 5.15, 5.16 паспорта специальности 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством (региональная экономика) и пунктам 1.1, 1.4, 1.8, 1.9 паспорта специальности 08.00.13 -Математические и инструментальные методы экономики.

Практическая значимость полученных результатов. Практическое значение работы определяется тем, что основные положения, выводы,

рекомендации, модели, методы и алгоритмы диссертации ориентированы на широкое использование предложенной методики и инструментальных средств и могут быть использованы для снижения рисков на основе прогнозирования показателей, характеризующих инвестиционную активность и экономическое состояние региона, что позволит оптимизировать управление инвестиционной деятельностью. Разработанная методика позволяет снизить риски и повысить эффективность управления инвестиционной деятельностью на основе прогнозирования основных показателей инвестиционной деятельности.

На защиту выносятся следующие основные положения:

1. Обоснование необходимости прогнозирования экономических показателей, характеризующих рисковую составляющую инвестиционных проектов для оценки их эффективности.

2. Комплексная модель снижения рисков инвестиционной деятельности, основанная на прогнозировании экономических показателей, определяющих рисковую составляющую инвестиционных проектов.

3. Обоснование возможности применения теории вейвлетов для анализа и прогнозирования экономических показателей, характеризующих рисковую составляющую инвестиционной деятельности Воронежской области.

4. Методика прогнозирования экономических временных рядов, основанная на алгоритме непрерывного вейвлет-преобразования.

5. Методика повышения качества прогноза динамики экономических показателей, характеризующих инвестиционную деятельность Воронежской области с учетом снижения ошибки прогноза.

Внедрение и апробация результатов исследования. Результаты исследования апробированы на следующих конференциях: XIII Международная конференция «Математика. Экономика. Образование». III Международный симпозиум «Ряды Фурье и их приложения». (29 мая - 5 июня 2005г., база отдыха «Моряк» Новороссийского морского пароходства); Международная научно-практическая конференция «Экономическое прогнозирование: модели и методы», (29-30 апреля 2005г., г.Воронеж); VI международная научно-техническая конференция «Кибернетика и высокие технологии XXI века (17-19 мая 2005 года, Воронеж); Четвертая и Пятая Всероссийская научно-практическая конференция «Электронный бизнес: опыт и перспективы» (Воронеж); VII Международная конференция «Информатика: проблемы, методология, технологии» (8-9 февраля, 2007г., Воронеж)

Результаты исследования обсуждались на научно-практических семинарах профессорско-преподавательского состава ГОУ ВПО ВГАСУ, а также на заседании научной сессии факультета компьютерных наук Воронежского государственного университета. (21.04.05, г.Воронеж)

Результаты исследования внедрены в учебном процессе в ГОУ ВПО РГТЭУ при чтении курсов лекций «Информационные технологии в

экономике» и «Информационные технологии управления», а также использованы непосредственно в инвестиционной деятельности ООО «Инвестиционно-строительная компания Финист» (г.Воронеж).

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 8 печатных работ, в т.ч. в изданиях, рекомендованных ВАК - 1 статья. В работах, опубликованных в соавторстве автору принадлежит следующее: [1] - обоснование возможности использования вейвлет-анализа в предпроектных исследованиях в экономике; [3, 4, 5] - методика снижения рисков при управлении инвестиционными проектами; [б] ~ обоснование необходимости прогнозирования экономических показателей в предпроектных исследованиях; [7, 8] - предложение по подготовке временных рядов для вейвлет-анализа динамики экономических показателей.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 3 глав, заключения, списка использованных источников. Работа изложена на 162 страницах, включает 10 таблиц, 61 рисунок. Список использованной литературы содержит 106 наименований.

ЗАЩИЩАЕМЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ И ИХ ОБОСНОВАНИЕ

1. Обоснование необходимости прогнозирования экономических показателей, характеризующих рисковую составляющую инвестиционных проектов для оценки их эффективности.

Под риском следует понимать следствие действия либо бездействия, в результате которого существует реальная возможность получения неопределенных результатов различного характера, как положительно, так и отрицательно влияющих на финансово-хозяйственную деятельность предприятия.

В ходе данного исследования было описано состояние инвестиционной деятельности в Воронежской области, проведен анализ основных экономических показателей региона, выделены методы, применяемые для анализа и прогнозирования экономических показателей, обоснованы преимущества применения вейвлет-анализа для прогнозирования динамики экономических временных рядов, а также изучены примеры успешного применения данного метода в экономической и социальной сфере.

Проведенный в ходе данного диссертационного исследования анализ состояния экономики и инвестиционной деятельности Воронежской области выявил следующие проблемы социально-экономического развития региона: дотационность бюджета, высокий уровень износа основных фондов, большой удельный вес убыточных и низкорентабельных предприятий и организаций, слабое развитие сельской инфраструктуры, проблемы в медицинской и образовательной сферах и др. Показано, что высокая неопределенность экономической ситуации снижает

инвестиционную привлекательность региона. Постоянно снижающаяся доля промышленности в налоговых поступлениях и структуре ВРП является следствием неэффективности инвестиционной деятельности и недостаточного развития реального сектора экономики региона.

На основе статистических данных, были выявлены проблемы социально-экономического развития региона, сформулированы Приоритетные направления «Программы экономического и социального развития Воронежской области» на 2002-2006гг., проведен анализ структуры инвестиций по различным направлениям.

Определены источники финансирования коммерческих мероприятий, и к структура представлена следующей диаграммой (рис. I). Общий объем финансирования коммерческой части программы с 2002г. по 2006г. по прогнозам 2002 года - порядка 41,6 млрд. руб.

23.7% В -О&твеншг средства участников Программы

1.8%

25.7%

9,7%

В Медствэ федерального бюджета

5,2% □ средства Российского банке развития

___4 9,7% □ средства л

мг/ницлпальны* баджетсв 5.2%

54.8%ИКредиты коммерческих бэнказ и средства ин в итров

19% в средства ару| ил

анЕ&оджеггнь« иста уников

Рис. 1. Источники финансирования коммерческой части программы

По объемам финансирования Среди коммерческих мероприятий лидирует сектор «Промышленность» - прогнозный объем финансирования - 28034,6 млн.руб., на втором месте стоит сектор «Аграрно-промышленный комплекс» - общий объем финансирования 5585,48 млн. руб., инвестиции в сферу транспорта и связи составляют 926,95 млн. руб. В целом структуру коммерческих мероприятий можно представить следующим образом (рис.2.).

77% Е Промышленность

16% О .Аграрно-промь(шпеннь(й

комплекс 3% □Транспорт и связь

3% О Прочие

1% в Поддержка малого

гре дп риниште л ьства Рис.2. Структура коммерческих мероприятий

В ходе диссертационного исследования были рассмотрены различные методы управления рисками, такие как анализ чувствительности, статистические (вероятностные) методы, имитационное моделирование Монте-Карло, метод экспертных оценок, аналитический метод, финансовый анализ, анализ величины относительных рисков, метод дерева решений.

Все вышеперечисленные методы имеют свои преимущества и определенную область применения. Они могут использоваться отдельно или в совокупности для снижения рисков при инвестировании. Однако применение всех этих методов основано на анализе значений определенных показателей, будущие значения которых необходимо максимально точно спрогнозировать. Как правило, традиционное дисконтирование не дает ожидаемого результата, так как динамика различных показателей неодинакова.

Было установлено, что одной из тенденций в теории управления проектами настоящего времени является возрастающая критика методики дисконтирования при оценке эффективности инвестиций. Это связано с тем, что коэффициент дисконтирования - это субъективная и неопределенная безразмерная величина, она зависит от множества факторов, которые определяют большую амплитуду ее изменения. Кроме того, в настоящее время существует большое количество мнений о том, что же действительно учитывать при расчете коэффициента дисконтирования.

Официальные методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов оставляют решение о выборе метода учета риска на усмотрение разработчиков проекта. Отдельные авторы научных, методических и учебных публикаций рекомендуют использовать метод, основанный на корректировке дисконтной ставки, другие подвергают данный метод резкой критике.

В рамках методики расчета показателя эффективности инвестиций -чистого приведенного дохода (МРУ), были рассмотрены различные подходы к учету экономических рисков при оценке эффективности: учет экономических рисков в знаменателе формулы КРУ посредством корректировки ставки дисконта, учет экономических рисков в числителе формулы ЫРУ посредством корректировки чистых денежных потоков, учет экономических рисков как в числителе формулы МРУ путем корректировки чистых денежных потоков, так и в ее знаменателе корректировкой ставки дисконта.

Проведенный анализ позволил выявить существенные недостатки указанных подходов и позволил сделать вывод о невозможности учета экономических рисков путем корректировки ставки дисконта.

Учитывая все вышесказанное, мы предлагаем определять норму дисконта только для целей сравнения эффективности инвестиционного вложения по отношению к альтернативному проекту (например в такому безрисковому вложению как банковский депозитный вклад), а собственно

эффективность инвестиционного проекта рассчитывать на основе не дисконтированных, а прогнозных значений величины денежных потоков.

2. Комплексная модель снижения рисков инвестиционной деятельности, основанная на прогнозировании экономических показателей, определяющих рисковую составляющую инвестиционных проектов.

Основной задачей в управлении рисками инвестиционной деятельности является преодоление неопределенности будущих изменений на период реализации инвестиционных проектов.

Все организации сталкиваются с неопределенностью, и одной из основных задач руководства является определение путей по снижению неопределенности. Неопределенность, с одной стороны, содержит в себе риск, а с другой, - открывает широкие возможности. Неопределенность, таким образом, может привести как к снижению, так и к увеличению доходов. Управление рисками предоставляет руководству основу для эффективного принятия решений в условиях неопределенности, а также управления связанными с ней рисками и возможностями.

Под управлением рисками в процессе реализации инвестиционных проектов понимается повторяющаяся на всём протяжении жизненного цикла, последовательность действий, способствующих сохранению устойчивости инвестиционного проекта к последствиям негативных ситуаций.

Главная цель управления рисками состоит в увеличении эффективности инвестиционной деятельности через снижение степени воздействия рисков.

Эффективность инвестиционного проекта в общем виде представляет собой оценку его дисконтированной прибыльности. Для этого используется показатель чистого приведенного дохода ИРУ. Для расчета и прогнозирования этого показателя существует множество методик. Но основная проблема данного подхода заключается в том, что КРУ является совокупным показателем, включающим в себя множество компонент, которые в большинстве случаев изменяются независимо друг от друга.

В условиях российской экономики, которой присуща нестабильность и высокая рискованность вложений, наиболее эффективным выглядит другой подход, при котором показатели, определяющие значение МРУ подлежат независимой друг от друга оценке. То есть будущее значение каждого из них необходимо прогнозировать, учитывая особенности и тенденции конкретной рыночной ситуации.

При расчете показателей, определяющих значение доходности инвестиционного проекта, возникает проблема прогнозирования их будущих значений. Сумма денежного потока в каждом расчетном периоде, определяемая разницей доходов и расходов проекта, зависит от множества постоянно меняющихся показателей, обуславливающих величину доходов и затрат, таких как цены на сырье, сложившийся уровень заработной платы

персонала, соотношение курсов валют, уровень потребительских цен и множество других показателей, характеризующих сферу инвестиций. Изменение данных факторов является зоной риска для инвестора. Точное их прогнозирование позволит оптимизировать управление инвестиционной деятельностью и снизить негативное влияние данного элемента инвестиционного риска максимально эффективно.

Анализ существующих методов управления рисками инвестиционной деятельности, позволил предложить алгоритм снижения рисков в условиях неопределенности, присущих современной экономической ситуации страны и региона в частности.

Процесс управления рисками в ходе реализации инвестиционного проекта состоит из идентификации рисков, выделения основных факторов риска, прогнозирования показателей, определяющих динамику этих факторов, и принятия решения по инвестиционному проекту на основе оценки эффективности.

Расчет эффективности проекта на основе получешшх црогншных данных. г "

Рис.3. Комплексная модель снижения рисков инвестиционной деятельности

Предлагаемая модель включает в себя 4 этапа, два из которых представляют собой качественный анализ рисков, а два последних -количественный (см. рис.3.)

Следует уточнить, что в рамках данного исследования поставлена задача снижения рисков инвестиционной деятельности, реализация

которой позволяет в результате повысить прежде всего экономическую эффективность этой деятельности.

Методы реализации 1, 2 и 4 пунктов модели достаточно хорошо разработаны и подробно описаны в литературе. Основную сложность представляет собой реализация 3 пункта модели. В данный момент область экономического прогнозирования достаточно бурно развивается, появляются новые методы, которые в определенных случаях дают положительные результаты. Существует множество методов прогнозирования курсовых изменений валют, котировок акций, стоимости ценных бумаг и т.д.

В рамках данного исследования возникла задача выбора метода прогнозирования экономических показателей, являющихся фактором неопределенности и риска при управлении инвестиционной деятельностью, который должен позволять максимально точно определять значения динамики исследуемых показателей в условиях повышенной (по сравнению с западными условиями) неопределенности российской экономической ситуации.

3. Обоснование возможности применения метода вейвлет-анализа для прогнозирования экономических коротких временных рядов. характеризующих состояние инвестиционной деятельности в Воронежской области.

Прогнозирование большинства рисков инвестиционных проектов основывается на анализе реальных данных, представленных в виде временных рядов. Характерной их особенностью является то, что по сути они являются короткими временными рядами. Под «короткими» понимается то, что в формировании каждого экономически значимого параметра участвуют совокупности различных факторов на различных временных интервалах. Это связано с тем, что в силу постоянно меняющейся экономической конъюнктуры в различные временные этапы, в системе по-разному проявляются различные временные характеристики. Кроме того, в отличие от технических систем, в экономических системах сбор данных организуется хотя и в периодическом режиме, однако частота съема данных достаточно низкая и, следовательно, набор точек временного ряда действительно небольшой.

Анализ методов, применяемых для анализа и прогнозирования экономических показателей, позволил определить их область применения и преимущества для различных целей. Корреляционно-регрессионный анализ используется для установления характера зависимости между исследуемыми параметрами. Группа методов частотного анализа позволяет выявить периодичность изменений и применяется для анализа регулярных колебаний. Применение адаптивных моделей дает возможность определить влияние различных факторов на изменение исследуемого показателя. Класс аналитических методов позволяет выявить

закономерности изменений процесса и моделировать чрезвычайно сложные зависимости.

В ходе исследования были обоснованы преимущества современной теории вейвлет-анализа для прогнозирования экономических временных рядов, а также описан опыт успешного применения данного метода.

Одна из основных задач экономической науки - изучение экономической динамики. Эмпирически накопленный материал показывает, что в динамике экономических процессов присутствует существенная нестационарность. Внешне нестационарность проявляется в нерегулярных "всплесках" или "скачках", т.е. происходит резкое изменение значений количественных показателей и/или происходит качественное изменение законов функционирования всей системы в целом. Таким образом, возникают существенные трудности при прогнозировании развития системы: выявление моментов развития кризиса, возникновения цикла и.т.д.

Вейвлет-анализ является на сегодняшний день одной из самых перспективных технологий анализа данных. Его главное отличительное и полезное для анализа динамических процессов свойство состоит в том, что в отличие от традиционно используемого в спектральном анализе временных рядов Фурье, вейвлет-анализ позволяет разложить частотный спектр во времени и обнаружить моменты, когда возникают и исчезают различные циклы в динамике; произвести декомпозицию временного ряда на масштабные уровни и определить детали динамики каждого уровня; выявить частотные особенности временного ряда, которые предшествуют во времени неожиданным и одиночным "всплескам" в динамике и т.д. Именно поэтому вейвлеты широко применяются для фильтрации и предварительной обработки данных, анализа состояния и прогнозирования ситуации на фондовых рынках, распознавания образов, при обработке и синтезе различных сигналов, например речевых, медицинских, для решения задач сжатия и обработки изображений, при обучении нейросетей и во многих других случаях.

Проведенный обзор приложений вейвлет-анализа к различным задачам в экономике позволил нам сделать вывод о рациональности использования теории вейвлетов для прогнозирования показателей инвестиционной деятельности Воронежской области.

Временные ряды, соответствующие некоему агрегированному экономическому показателю, как правило, являготся композицией из нескольких составляющих, отличающихся в основном по временному горизонту основных действующих сил. В настоящей работе в качестве упрощающего предположения, принимается, что исходный временной ряд состоит из трех компонентов:

Во-первых: длинно-временной компоненты - тренда, основное влияние на который оказывают факторы фундаментального характера. Так, например можно предположить, что для доходов консолидированного бюджета Воронежской области подобным фундаментальным фактором

являются федеральные трансферты, инвестиционные вложения и уровень собираемости налогов.

Во-вторых: процессы в экономике часто носят цикличный характер. Причиной колебаний могут выступать как внутреннее свойство системы, так и действие экзогенного фактора. В первом случае мы имеем дело с автоколебательной системой, наиболее ярким примером подобного поведения являются периодически сменяющие друг друга циклы ускорения и замедления экономического роста. Типичным примером колебаний вызванных экзогенным фактором являются сезонные колебания. Последние, по понятным причинам, наиболее характерны в тех областях экономики, которые связанны с сельским и лесным хозяйством.

В-третьих: В виду действия непредсказуемых стохастических факторов во временных рядах может присутствовать случайная компонента - шум. Несмотря на то, что шум обладает собственной информационной ценностью, в ряде задач наличие шума является серьезным осложняющим и нежелательным явлением. В частности это относится к задачам прогноза. Непредсказуемость шума не дает возможность прогнозирования шумовой компоненты, но значительно снижает точность работы математического алгоритма.

Можно предположить, что поскольку основные экономические факторы, действующие на каждую временную составляющую различны, то должны различаться и методы прогноза каждой такой составляющей. Метод прогноза должен быть адекватен экономическому смыслу прогнозируемого параметра и отражать динамику воздействия основных экономических сил, ответственные за эволюцию данного параметра во времени.

Таким образом, можно сделать вывод, что прежде чем применять стандартные методы прогнозирования, необходимо провести разложение сигнала на различные временные уровни, подобрать наиболее подходящий метод прогнозирования на каждом уровне, а затем по прогнозным сигналам провести обратный синтез, который и будем считать прогнозным значение данной величины.

Следует особо отметить, что не все компоненты временного ряда поддаются прогнозу. В частности речь может идти о принципиальной непредсказуемости шумовой компоненты. В этом случае необходимо отфильтровать шумовую компоненту. Для этой цели можно использовать фильтр высоких частот, реализация которого может принимать различные формы. Так, например, усреднение дневных данных в течение месяца с последующей интерполяцией усредненных месячных данных в дневные интервалы можно рассматривать как своеобразный фильтр высоких частот, удаляющий дневную шумовую компоненту.

4.Методика прогнозирования экономических временных рядов, основанная на алгоритме непрерывного вейвлет-преобразования.

В общем виде, для прогнозирования с использованием вейвлет-преобразования (1) производится вейвлет-преобразование исходного временного ряда, в результате чего получаем набор вейвлет-коэффициентов (вейвлет-спеюр) №(а,Ь) в широком диапазоне масштабов.

ЩаЛ) =~ }/(/)#!—т-

Тр^ а -где (IX

—сС

а,Ъ*ЕК, а> О

В настоящей работе использовался МНАТ-вей влет, задаваемый двукратным дифференцированием функции Гаусса:

Ф'^***(я

Преобразование Фурье этого вейвлета имеет вид:

л

9>(й| - л1Ъгсо2е~с,2/2

На рисунке 4 ниже сечения 2 представлены компоненты вейвлет-преобразования модельного ряда 5 (0, который представляет собой сумму

шумовой компоненты ^(0, осциллирующей компоненты ^(0 и

линейного тренда (3).

+ (3)

Рис.4. Проекция на плоскость (а,Ь) поля прогнозных вей влет-коэффициентов 8\\'а Ь модельного ряда

Компоненты вейвлет-спектра каждого масштаба (рисунок 4, область выше сечения 2) экстраполируются в будущий период времени. Причем для каждого из масштабов вейвлет-спектра применяется соответствующее

отображение -предиктор

Для крупномасштабных (низкочастотных) компонентов, которые, как предполагается, ответственны за трендовую часть временного ряда, используется линейная или полиномиальная экстраполяция. В общем виде можно записать:

F:W(a,b)->Ws(a,b^),rДe (4)

,Ь) - набор прогнозных вейвлет-коэффициентов.

Значения а ,Ь выбираются исходя из горизонта прогнозирования.

Постулируя, что крупномасштабные вейвлет-компоненты

описываются уравнением:

= + + + £ (5)

Для аппроксимации оказывается возможным применить набор экспоненциальных средних к-того порядка:

= АО, Где (6)

/=о

для нахождение Я14(г), можно воспользоваться формулой Брауна-Мейера:

Для среднемасштабных (среднечастотных) компонент вейвлет-спектра, для которых характерна осцилляция вокруг некоего среднего, можно использовать авторегрессионые методы.

Мелкомасштабные (высокочастотные) составляющие, в которых, как предполагается, основной вклад вносят не поддающиеся прогнозу стохастические процессы, игнорируются. Выбор оптимального сочетания методов прогноза в зависимости от масштаба прогнозируемой вейвлет-компоненты обусловлен тем, что ввиду замены бесконечного интегрирования конечной суммой при численной реализации алгоритма непрерывного вейвлет-преобразования может происходить отбрасывание наиболее крупномасштабных вейвлет-компонентов. Поэтому вейвлет-прогнозу лучше подвергать детрендированный, отчищенный от шума ряд, из которого дополнительно вычесть нулевую составляющую.

Имея в распоряжении прогнозные значения коэффициентов вейвлет-разложения (рисунок 4, область выше сечения 2) можно синтезировать прогнозные значения временного ряда путем обратного вейвлет-преобразования (3) (см. рис. 5).

На рисунке 5 представлен результат обратного преобразования (сплошная линия) прогнозных вейвлет-коэффициентов и значение модельного временного ряда, продолженного на прогнозную область.

Рис. 5. Результат обратного вейвлет-преобразования (сплошная линия) и значение модельного временного ряда, продолженного на прогнозную область

Видно, что прогнозное значение хорошо повторяет временной ход модельной кривой, хотя имеет несколько заниженное значение, причина которого может быть связана с отбрасыванием крупномасштабных коэффициентов, как при прямом, так и при обратном непрерывном вёйвлет-преобразовании.

(V)

1Й1 - нормирующий коэффициент.

200

Егго^:= ¡Рвишп^-'.И^).

30 р

20

гггог.

■10

: 0

50

100

150 .200

0

Рис. 6. Модуль ошибки прогноза модельного ряда

На рисунке 6 представлен результат расчета ошибки прогноза модельного ряда.

Удаление линейной составляющей способствует повышению качества прогноза не только на модельном ряде, но и при тестировании метода по историческим данным на реальных временных рядах агрегированных показателей по Воронежской области. Таким образом, в диссертационном исследовании данный метод прогноза применялся к рядам, прошедшим предварительное детрендирование. Для получения абсолютного значения прогноза экстраполированная линейная составляющая суммировалась с прогнозным значением.

5. Расчет прогнозных значений динамики реальных экономических характеристик Воронежской области на основании предложенной методики.

Тестирование предложенной методики на реальных статистических данных динамики экономических показателей, полученных за период с 1999г., позволило осуществить прогноз агрегированных экономических показателей по Воронежской области.

Применение предложенного метода прогноза осуществлялось на основе временных рядов следующих агрегированных экономических показателей (табл.1.)

Таблица 1

Прогнозируемые агрегированные экономические показатели по _Воронежской области_

№ Прогнозируемый временной ряд

1 Доходы консолидированного бюджета Воронежской области

2 Расходы консолидированного бюджета Воронежской области

3 Кредиты, предоставленные предприятиям, организациям, банкам и физическим лицам

4 Индекс потребительских цен

5 Индексы цен реализации продукции сельского хозяйства

6 Численность занятого в экономике населения

7 Общая численность безработных (на конец периода)

8 Номинальная начисленная среднемесячная заработная плата одного работника

9 Оборот розничной торговли

10 Денежные доходы (в среднем на душу населения в месяц)

Выбор данных параметров обусловлен в первую очередь тем, что данные показатели характеризуют инвестиционный потенциал Воронежской области и поэтому являются наиболее актуальным объектом для прогноза.

Качество модели тренда определяется, прежде всего, ее адекватности экономическому содержанию исследуемого процесса. Адекватность определяется наличием и учетом определенных особенностей временного ряда. Оценка качества модели аппроксимации тренда определяется исследованием свойств остаточной компоненты, т.е. величины расхождения на участке аппроксимации (участке моделирования) между фактическими данными и их расчетными значениями. На этом этапе методом наименьших квадратов определяются параметры различных видов аппроксимирующих функций, таких, чтобы сумма квадратов остаточных членов была бы минимальной. Данная постановка задачи соответствует решению оптимизационной задачи. Мерой ошибки аппроксимации выбран {-критерий Стьюдента, степень корреляции аппроксимирующей функции и исходного временного ряда.

Для определения пространственно-временной структуры временного ряда вычислено вейвлет-преобразование на всей временной области сигнала. Поскольку вейвлет-анализ обеспечивает двумерную развертку одномерного сигнала, при которой время и масштаб играют роль независимых переменных, то подобные развертки позволяют анализировать так называемую пространственно-временную структуру сигнала. Вейвлет-преобразование помогает наглядно представить самоподобные свойства фрактальных временных рядов, к которым, как правило, относятся ряды, с которыми приходится иметь дело в экономических областях.

Для общей оценки погрешности прогноза на исторических данных было рассчитано прогнозное значение временного ряда. Сравнение прогнозного значения с историческим ходом временного ряда показало приемлемую адекватность модели.

В результате проведенных расчетов были получены прогнозные показатели динамики указанных выше экономических показателей. Экономический смысл полученного прогноза был сопоставлен с существующей информацией о предполагаемых тенденциях изменения выбранных характеристик и позволил сделать вывод о возрастающей инвестиционной привлекательности Воронежской области.

Полученные данные могут быть использованы для управления инвестиционной деятельностью региона, а также для оценки будущей эффективности инвестиционных проектов, реализация которых планируется на момент прогноза.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ

В ходе проведенного исследования были достигнуты следующие основные результаты:

1. Изучение существующих методов снижения рисков позволило сделать вывод о необходимости прогнозирования временных рядов экономических показателей для снижения рисков инвестиционной деятельности. Выявлен основной недостаток

существующих методов, а именно, - они основываются на анализе определенных показателей, будущие значения которых являются сферой неопределенности при инвестировании. Показано, что метод учета риска путем корректировки ставки дисконта не дает ожидаемого результата.

2. Разработана комплексная модель снижения рисков на основе прогнозирования основных экономических показателей, которая позволяет повысить эффективность управления инвестиционной деятельностью Воронежской области. Процесс управления рисками в ходе реализации инвестиционного проекта состоит из идентификации рисков, выделения основных факторов риска, прогнозирования показателей, определяющих динамику этих факторов, и принятия решения по инвестиционному проекту на основе оценки эффективности. Предлагаемая модель позволяет управлять инвестиционными рисками в условиях неопределенности.

3. Обоснована возможность применения теории вейвлетов для анализа и прогнозирования экономических показателей, характеризующих рисковую составляющую инвестиционных проектов. Анализ существующих методов прогнозирования, а также исследование опыта успешного применения вейвлет-анализа к различным задачам в экономике, позволил сделать вывод о рациональности применения теории вейвлетов для прогнозирования экономических показателей Воронежской области. Применение МНАТ-вейвлета для прогнозирования реальных временных рядов агрегированных экономических показателей Воронежской области показало эффективность предложенной методики и доказало рациональность ее применения для снижения рисков инвестиционной деятельности.

4. Разработана методика прогнозирования экономических временных рядов, основанная на алгоритме непрерывного вейвлет-преобразования. Данный алгоритм включает в себя следующие этапы: подготовка коротких временных рядов, основной целью которой является выделение тренда, циклических колебаний и шума с последующей фильтрацией шумовой составляющей; расчет трендовой составляющей, экстраполяция трендовой составляющей, устранение граничных искажений вейвлет-преобразования, оценка параметров вейвлет-разложения временных рядов, и оценка ошибки прогноза на исследуемых временных рядах. Тестирование методики прогнозирования доказало возможность построения качественного прогноза при помощи вейвлет-преобразования. Одним из главных преимуществ данного подхода является возможность прогнозировать изменения рыночной

конъюнктуры и снижать неопределенность инвестиционной деятельности в условиях российской экономики.

5. Предложена методика повышения качества прогноза динамики экономических показателей с учетом снижения ошибки прогноза. С целью повышения качества прогноза было произведено удаление линейной составляющей временного ряда. Для получения абсолютного значения прогнозных величин экстраполированная линейная составляющая суммировалась с прогнозным значением. Это позволило снизить ошибку прогноза и получить более точные значения динамики экономических показателей.

На основе полученных результатов, можно сделать следующие выводы:

Инвестиционная деятельность является основой развития экономики и важным инструментом создания экономической доходности государства и региона в частности. Воронежская область является развивающимся объектом инвестиционной деятельности, а оптимизация управления данной сферой - одна из приоритетных задач региональной политики. Однако высокая степень риска при инвестировании снижает эффективность существующих методов управления инвестиционной деятельностью и, следовательно, доходность реализуемых в регионе инвестиционных проектов.

Для эффективного управления инвестиционной деятельностью необходимо идентифицировать, оценивать и прогнозировать риски инвестиционных проектов. Эффективным средством прогнозирования экономических показателей, определяющих рисковую составляющую инвестиционной деятельности региона, является вейвлет-анализ, средства которого используются для реализации многих научных и практических целей в самых различных сферах. В настоящее время вейвлет-анализ позволяет достаточно точно прогнозировать будущие значения временных рядов, что делает его незаменимым инструментом для прогнозирования различных экономических показателей.

Предложенная в данной работе модель снижения рисков инвестиционной деятельности на основе применения вейвлет-анализа для прогнозирования динамики экономических характеристик позволит повысить эффективность управления инвестициями и снизить фактор неопределенности в данном процессе.

ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ ОПУБЛИКОВАНЫ СЛЕДУЮЩИЕ

РАБОТЫ:

В издании, рекомендованном ВАК:

1. Угрюмов Р.Б. Вейвлет-анализ бизнес систем / Угрюмов Р.Б., Слинькова Н.В. // Системы управления и информационные технологии. -Москва-Воронеж-2006- №1.2.- с.294-296.

В научных сборниках и материалах Международных и Всероссийских конференций:

2. Слинькова Н.В. Снижение инвестиционных рисков // XIII Международная конференция. «Математика. Экономика. Образование». Ш Международный симпозиум «Ряды Фурье и их приложения». Тезисы докладов. - Ростов-на-Дону: изд-во ООО «ЦВВР» - 2005 - с.121-122

3. Десятирикова E.H. Оценка и анализ рисков инвестиционных проектов / Десятирикова E.H., Слинькова, Н.В. // Экономическое прогнозирование: модели и методы: материалы Международной научно-практической конференции 29 - 30 апреля 2005г.: в 2ч. // под ред. проф. В,В.Давниса. - Воронеж: Воронежский Государственный университет -2005 - 4.2. - с.295-297

4. Десятирикова E.H. Инвестиционное проектирование и управление рисками / Десятирикова E.H., Слинькова, Н.В. // Кибернетика и высокие технологии XXI века: материалы VI международной научно-технической конференции 17-19 мая 2005г. - Воронеж-2005 - с.95-99

5. Слинькова Н.В. Управление рисками электронной коммерции / Слинькова Н.В., Архипенко Н.П.// Электронный бизнес: опыт и перспективы: материалы четвертой Всероссийской научно-практической конференции 1-2 декабря 2005г. // по науч.ред.В.В.Давниса, М.Г.Матвеева. - Воронеж: Воронежский государственный университет - 2005 - с.30-34

6. Десятирикова E.H. Динамическая модель информационного ресурса в системе управления электронным бизнесом / Десятирикова E.H., Архипенко Н.П., Слинькова Н.В. // Электронный бизнес: опыт и перспективы: материалы четвертой Всероссийской научно-практической конференции 1-2 декабря 2005г. // под науч. ред. В.В.Давниса, М.Г.Матвеева. - Воронеж: Воронежский государственный университет -2005 -с.134-142

7. Угрюмов Р.Б. Новые вейвлеты для on-line анализа рисков финансовых рынков / Угрюмов Р.Б., Слинькова Н.В., Десятирикова E.H. // Электронный бизнес: опыт и перспективы: материалы пятой Всероссийской научно-практической конференции 1-2 декабря 2006г. // под науч. ред. В.В.Давниса, М.Г.Матвеева. - Воронеж: Воронежский государственный университет - 2006 - с.161-166

8. Угрюмов Р.Б. Вейвлет преобразование для прогнозирования нестационарных процессов / Угрюмов Р.Б., Павлов Р.В., Слинькова Н.В. // Информатика: проблемы, методология, технологии: сборник докладов VII Международной конференции 8-9 февраля 2007г. - Воронеж -2007 -стр. 443-445.

Подписано в печать 22.03.2007. Формат 60x84/16. Усл. печ.л. 1,5. Тираж 100. Заказ 176. Издательско-полиграфический центр Воронежского государственного университета. 394006, г. Воронеж, Университетская площадь, 1, ком.43, тел.208-853. Отпечатано в лаборатории оперативной печати ИПЦ ВГУ.

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Слинькова, Наталья Владимировна

Введение

1. Снижение рисков в управлении инвестиционной деятельностью

1.1 Состояние инвестиционной деятельности в Воронежской области Ъ

1.2 Методы управления рисками инвестиционной деятельности 4?

1.3 Методы прогнозирования экономических характеристик

2. Методика снижения рисков с помощью прогнозирования временных рядов на основе вейвлет-преобразования

2.1 Комплексная модель снижения рисков инвестиционной 6 деятельности

2.2 Применение вейвлет анализа к прогнозированию экономических 6' характеристик 92.3 Математические основы вейвлет-преобразования.

2.4 Подготовка исходных временных рядов 1'

2.5 Методика прогноза с использованием вейвлет-разложения

3. Применение методики прогнозирования экономических показателей с помощью вейвлет-преобразования

3.1 Тестирование предложенной методики на реальных данных

3.2 Прогноз основных агрегированных экономических показателей по 1 Воронежской области

3.3 Применение полученных прогнозных данных для управления 1' рисками инвестиционной деятельности 1 Заключение 1 Литература

Диссертация: введение по экономике, на тему "Снижение рисков инвестиционной деятельности на основе вейвлет-анализа и прогнозирования коротких временных рядов"

Актуальность темы исследования. Ключевыми факторам экономического роста в национальной экономике стран мира выступай инвестиции. Факт снижения инвестиционной активности ниже пороговь значений в любой стране трактуется как серьезная угроза национальнс безопасности. В индустриально развитых странах вопросам активизащ инвестиционной деятельности с целью развития реального секто] экономики на государственном уровне уделяется большое вниманк Именно динамично растущие инвестиции с материализованными в ш инновациями, трансформируясь в создание новых конкурентоспособш производств, являются не только движущей силой развития производсть но и за счет «наполнения» инновационными разработками способ* обеспечивать высокие темпы и качество экономического роста.

В странах с развитыми рыночными экономическими система! накоплен достаточный опыт в области управления инвестиционно деятельностью. Однако далеко не всегда удается успешно применя западный опыт к российской экономической реальности. Очевидно, ч уровень неопределенности и рисков в российской экономике значитель: выше развитых зарубежных стран. Задача прогнозирования в так условиях значительно усложняется и имеет особенно важное значение.

Наличие хорошо разработанных методов и развитие вычислительш технологий позволяют на практике реализовать современные методи построения инвестиционных программ и повышения эффективное инвестиционной деятельности.

Все вышесказанное определяет актуальность данного исследован* посвященного отдельным аспектам развития методов и способ прогнозирования, позволяющих увеличить эффективность управлен инвестиционной деятельностью за счет снижения рисков.

Диссертационная работа выполнялась в рамках госбюджетной научн исследовательской работы ГОУ ВПО ВГАСУ «Исследование социальн экономических процессов в отрасли капитального строительства коммунального хозяйства на региональном уровне» г/р №0120.041/087.

Цель и задачи исследования. Целью настоящего диссертационно] исследования является разработка методов и моделей снижения риск* инвестиционной деятельности, повышения эффективности управлен] инвестиционной деятельностью на основе совершенствован] математических и инструментальных методов анализа для оценки прогнозирования показателей, обуславливающих рисковую составляющ} инвестиций. Достижение поставленной цели потребовало решен: следующих задач:

• анализ текущего состояния инвестиционной деятельное Воронежской области, выявление ее характерных особенностей эмпирических закономерностей временных рядов динамики основш экономических показателей;

• анализ существующих методов и способов управления риска! инвестиционной деятельности, выявление их преимуществ недостатков;

• исследование существующих подходов и методик, применяемых д прогнозирования динамики временных рядов, описание их облас применения, преимуществ и недостатков для различных целей анализ;

• исследование временных рядов показателей, характеризующ инвестиционную деятельность региона с помощью современн] методов анализа и оценки;

• разработка математической модели прогнозирования показател инвестиционной деятельности;

• подготовка временных рядов динамики экономических показателе! помощью вейвлет-преобразования и прогнозирование их будущ значений;

• применение разработанной прогнозной модели к исследуемь временным рядам динамики экономических показателей.

Объектом исследования является инвестиционная деятельност Воронежской области, как основа развития экономики региона.

Предметом исследования являются способы снижения риско инвестиционной деятельности, а также экономические показателр характеризующие рисковую составляющую инвестиционной деятельност Воронежской области, на базе которых осуществляется ее моделированш предпрогнозный анализ и прогнозирование.

Теоретической и методологической основой исследовани являются фундаментальные разработки отечественных и зарубежны ученых в области теории прогнозирования (Бурнаев Е.В.[27,28], Давнр В.В.[37,38], Лукашин Ю.Щ64]), оценки и анализа рисков инвестиционно деятельности (Рогов М.А.[87], Кинев Ю.Ю.[50], Гранатуров В.М.[36] математических методов анализа статистической информации (Колемае В.А., Калинина В.Н.[57], Тимашов С.Ф.[98]), теории и практиь инвестиционной деятельности (Шарп У.Ф., Александер Г. Дж., Беш Дж.[105], Савчук В.ГЦ90], Ковалев В.В.[56], Четыркин Е.М.[103; Инструментом исследования стали пакеты математических прикладнь программ: EXCEL, STATISTIC A, Mathematica, а таю специализированные функции среды MathCAD 2001.

Информационно-эмпирическую базу настоящего исследован] составили нормативно-правовые акты федерального и регионально уровней государственного управления[70,71,85], материалы «Програм\< экономического и социального развития Воронежской области» на 200 2006гг.[67], данные Территориального органа Федеральной служб государственной статистики по Воронежской области[95], а таю собственные расчеты автора.

Научная новизна диссертационного исследования состоит разработке и предложении комплексной модели снижения риск инвестиционной деятельности, а также целостного теоретическо] методического и инструментального обеспечения для математическо моделирования, анализа и прогнозирования значений экономически временных рядов, позволяющего оптимизировать управлени инвестиционной деятельностью за счет снижения рисков. Научну] новизну содержат следующие положения:

В рамках специальности 08.00.13 «Математические инструментальные методы экономики»

1. Исследованы примеры использования теории вейвлетов для анали: и прогнозирования различных процессов, что позволило выяви' преимущества данной теории и сделать вывод о возможности < применения для анализа и прогнозирования экономических показателе характеризующих рисковую составляющую инвестиционной деятельное: Воронежской области.

2. Предложена методика прогнозирования экономических временнь рядов, основанная на алгоритме непрерывного вейвлет-преобразовани Проведено экономическое обоснование правомерности ее применения д. прогнозирования коротких временных рядов.

3. Получены прогнозные значения динамики экономическ] характеристик состояния инвестиционной деятельности Воронежсю области, для чего были реализованы: расчет трендовой составляюще экстраполяция трендовой составляющей, устранение граничш искажений вейвлет-преобразования, оценка параметров вейвле разложения временных рядов, и оценка ошибки прогноза на исследуем! временных рядах. Полученные выводы позволяют повыси эффективность управления инвестиционной деятельностью Воронежск области за счет снижения рисков.

В рамках специальности 08.00.05 «Экономика и управление народи! хозяйством (региональная экономика)»

1. Сформулированы характерные особенности инвестиционн деятельности Воронежской области, выявлены основные проблем экономического развития региона.

2. На основе исследования современных подходов к управлени: рисками выявлены основные проблемы, связанные со снижением риска неопределенности при управлении инвестиционной деятельностью.

3. Обоснована необходимость прогнозирования экономическ* показателей, характеризующих рисковую составляющую инвестиционнь проектов для оценки их эффективности.

4. Предложена комплексная модель снижения рисков инвестиционш деятельности на основе прогнозирования экономических показателей.

Диссертация соответствует пунктам 5.15, 5.16 паспорта специальное' 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством (региональн экономика) и пунктам 1.1, 1.4, 1.8, 1.9 паспорта специальности 08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики.

Практическая значимость полученных результатов. Практическ значение работы определяется тем, что основные положения, вывод рекомендации, модели, методы и алгоритмы диссертации ориентироваг на широкое использование предложенной методики и инструментальш средств и могут быть использованы для снижения рисков на осно прогнозирования показателей, характеризующих инвестиционно активность и экономическое состояние региона, что позвол оптимизировать управление инвестиционной деятельность Разработанная методика позволяет снизить риски и повыси эффективность управления инвестиционной деятельностью на осно прогнозирования основных показателей инвестиционной деятельности.

На защиту выносятся следующие основные положения:

1. Обоснование необходимости прогнозирования экономическ показателей, характеризующих рисковую составляющую инвестиционш проектов для оценки их эффективности.

2. Комплексная модель снижения рисков инвестиционш деятельности, основанная на прогнозировании экономическ показателей, определяющих рисковую составляющую инвестиционнь проектов.

3. Обоснование возможности применения теории вейвлетов д: анализа и прогнозирования экономических показателей, характеризующ! рисковую составляющую инвестиционной деятельности Воронежем области.

4. Методика прогнозирования экономических временных ряде основанная на алгоритме непрерывного вейвлет-преобразования.

5. Методика повышения качества прогноза динамики экономическ] показателей, характеризующих инвестиционную деятельное Воронежской области с учетом снижения ошибки прогноза.

Внедрение и апробация результатов исследования. Результа' исследования апробированы на следующих конференциях: X Международная конференция «Математика. Экономика. Образование». Международный симпозиум «Ряды Фурье и их приложения». (29 мая -июня 2005г., база отдыха «Моряк» Новороссийского морско пароходства); Международная научно-практическая конференц «Экономическое прогнозирование: модели и методы», (29-30 апре 2005г., г.Воронеж); VI международная научно-техническая конференц «Кибернетика и высокие технологии XXI века (17-19 мая 2005 го; Воронеж); Четвертая и Пятая Всероссийская научно-практическ конференция «Электронный бизнес: опыт и перспективы» (Воронеж); ^ Международная конференция «Информатика: проблемы, методолоп технологии» (8-9 февраля, 2007г., Воронеж)

Результаты исследования обсуждались на научно-практическ семинарах профессорско-преподавательского состава ГОУ ВПО ВГАСУ также на заседании научной сессии факультета компьютерных на Воронежского государственного университета. (21.04.05, г.Воронеж)

Результаты исследования внедрены в учебном процессе в ГОУ ВГ РГТЭУ при чтении курсов лекций «Информационные технологии экономике» и «Информационные технологии управления», а такн использованы непосредственно в инвестиционной деятельное ООО «Инвестиционно-строительная компания Финист» (г.Воронеж).

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликова! 8 печатных работ, в том числе в изданиях, рекомендованных ВАК -статья. В работах, опубликованных в соавторстве автору принадлеж) следующее: [101] - обоснование возможности использования вейвле анализа в предпроектных исследованиях в экономике; [41, 42, 92] методика снижения рисков при управлении инвестиционными проектам [40] - обоснование необходимости прогнозирования экономическ] показателей в предпроектных исследованиях; [100, 102] - предложение : подготовке временных рядов для вейвлет-анализа динами экономических показателей.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 3 глг заключения, списка использованных источников. Работа изложена на 1 страницах, включает 10 таблиц, 61 рисунок. Список использованн литературы содержит 106 наименований.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Слинькова, Наталья Владимировна

ВЫВОДЫ: На заключительном этапе диссертационное исследования было проведено тестирование предложенной методик: прогнозирования на реальных статистических данных динамик экономических показателей, полученных за период с 1999г., которо позволило осуществить прогноз агрегированных экономически показателей по Воронежской области.

В результате проведенных расчетов были получены прогнознь: данные экономических показателей Воронежской области. Экономически смысл полученного прогноза был сопоставлен с существующе информацией о предполагаемых тенденциях изменения выбраннь характеристик и позволил сделать вывод о возрастающей инвестиционнс привлекательности Воронежской области.

Также был описан механизм применения полученных данных до оценки эффективности инвестиционных проектов и расчета одного ] основных показателей эффективности инвестиций - ЫРУ на осно] модифицированной формулы.

Полученные данные могут быть использованы для управлеш инвестиционной деятельностью региона, а также для оценки будущ< эффективности инвестиционных проектов, реализация которь планируется на момент прогноза. Данную методику также мог использовать предприятия и организации, осуществляющ: инвестиционную деятельность, с целью снижения рисков неопределенности при осуществлении инвестиций.

Заключение

В ходе проведенного исследования были достигнуты следующи основные результаты:

1. Изучение существующих методов снижения рисков позволил сделать вывод о необходимости прогнозирования временны рядов экономических показателей для снижения рискс инвестиционной деятельности. Выявлен основной недостатс существующих методов, а именно, - они основываются i анализе определенных показателей, будущие значения которь являются сферой неопределенности при инвестировани Показано, что метод учета риска путем корректировки став! дисконта не дает ожидаемого результата.

2. Разработана комплексная модель снижения рисков на осно; прогнозирования основных экономических показателей, котор позволяет повысить эффективность управления инвестиционш деятельностью Воронежской области. Процесс управлен] рисками в ходе реализации инвестиционного проекта состоит идентификации рисков, выделения основных факторов рис! прогнозирования показателей, определяющих динамику эт] факторов, и принятия решения по инвестиционному проекту : основе оценки эффективности. Предлагаемая модель позволя управлять инвестиционными рисками в услови неопределенности.

3. Обоснована возможность применения теории вейвлетов д анализа и прогнозирования экономических показателе характеризующих рисковую составляющую инвестиционш проектов. Анализ существующих методов прогнозирования, также исследование опыта успешного применения вейвле анализа к различным задачам в экономике, позволил сдела вывод о рациональности применения теории вейвлетов д прогнозирования экономических показателей Воронежско] области. Применение МНАТ-вейвлета для прогнозировани реальных временных рядов агрегированных экономически показателей Воронежской области показало эффективное предложенной методики и доказало рациональность е применения для снижения рисков инвестиционно деятельности.

4. Разработана методика прогнозирования экономически временных рядов, основанная на алгоритме непрерывно1 вейвлет-преобразования. Данный алгоритм включает в се( следующие этапы: подготовка коротких временных рядо основной целью которой является выделение тренд циклических колебаний и шума с последующей фильтрацш шумовой составляющей; расчет трендовой составляюще экстраполяция трендовой составляющей, устранение граничив искажений вейвлет-преобразования, оценка параметров вейвле разложения временных рядов, и оценка ошибки прогноза ] исследуемых временных рядах. Тестирование методи] прогнозирования доказало возможность построен] качественного прогноза при помощи вейвлет-преобразованг Одним из главных преимуществ данного подхода являет возможность прогнозировать изменения рыночш конъюнктуры и снижать неопределенность инвестиционн< деятельности в условиях российской экономики.

5. Предложена методика повышения качества прогноза динами] экономических показателей с учетом снижения ошиб] прогноза. С целью повышения качества прогноза бы. произведено удаление линейной составляющей временно ряда. Для получения абсолютного значения прогнозных велич] экстраполированная линейная составляющая суммировалась прогнозным значением. Это позволило снизить ошибк прогноза и получить более точные значения динамик экономических показателей.

На основе полученных результатов, можно сделать следующи выводы:

Инвестиционная деятельность является основой развития экономики важным инструментом создания экономической доходности государства региона в частности. Воронежская область является развивающим( объектом инвестиционной деятельности, а оптимизация управлеш данной сферой - одна из приоритетных задач региональной политик Однако высокая степень риска при инвестировании снижа* эффективность существующих методов управления инвестиционнс деятельностью и, следовательно, доходность реализуемых в регио] инвестиционных проектов.

Для эффективного управления инвестиционной деятельность необходимо идентифицировать, оценивать и прогнозировать рис] инвестиционных проектов. Эффективным средством прогнозирован] экономических показателей, определяющих рисковую составляющ) инвестиционной деятельности региона, является вейвлет-анализ, средст которого используются для реализации многих научных и практичесю целей в самых различных сферах. В настоящее время вейвлет-анал позволяет достаточно точно прогнозировать будущие значения временш рядов, что делает его незаменимым инструментом для прогнозирован различных экономических показателей.

Предложенная в данной работе модель снижения риск инвестиционной деятельности на основе применения вейвлет-анализа д прогнозирования динамики экономических характеристик позвол повысить эффективность управления инвестициями и снизить факт неопределенности в данном процессе.