Студент. Аспирант. Исследователь, 2017, № 5 (23)

 
№5   2017                                                                                                                                            ISSN 2518-1874

Всероссийский научный журнал «Студент. Аспирант. Исследователь»    № 5  (23)      2017 г. 

 

stud-sciece@mail.ru 
2 

ISSN 2518-1874                                                                                                                        
 

Свидетельство о регистрации

средства массовой коммуникации

ЭЛ № ФС 77 - 61585 от 30 апреля 2015 г.

ЭЛЕКТРОННОЕ НАУЧНОЕ

ПЕРИОДИЧЕСКОЕ ИЗДАНИЕ

Всероссийский научный журнал 

«Студент. Аспирант. Исследователь»

Главный редактор: А.С. Бажин

Редакционно-издательский совет:

Заместитель главного редактора Р.В. Светайло 

Ответственный редактор: В.И. Николаева

Технический редактор А.С. Овчинников 

Ответственный редактор англоязычного содержания Н.И. Фомина 

Выпуск № 5 (23)                                              2017 г. 

© «Эксперт – Наука», 2017
© Коллектив авторов, 2017

Всероссийский научный журнал «Студент. Аспирант. Исследователь»    № 5  (23)      2017 г. 

 

stud-sciece@mail.ru 
3 

СОВРЕМЕННАЯ АНАЛИТИКА И ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Азизян А.О.

студент 

направление подготовки «Экономика»

Оренбургский филиал РЭУ им. Г.В. Плеханова, 

Россия, г. Оренбург 

СТАТИСТИЧЕСКОЙ ИЗУЧЕНИЕ ИНВЕСТИЦИЙ В ОСНОВНОЙ 

КАПИТАЛ В РОСИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Аннотация: в статье рассмотрена динамика инвестиций в основной 

капитал по Оренбургской области. Целью статьи является установление 

основных факторов, оказывающих влияние на уровень инвестиций в основной 

капитал. 

Ключевые слова: инвестиции в основной капитал, многофакторный 

анализ, корреляция, регрессия.

Экономическая активность страны во многом обуславливается объёмом и 

способом инвестирования, а также ее результативностью. Инвестиции являются 

одним из основных факторов, определяющих экономический подъем и 

структуру экономики. Экономисты все чаще говорят о необходимости 

улучшение инвестиционного климата и введение новых способов и средств, 

необходимых для восстановления инвестиционного потенциала, как в России в 

целом, так и в отдельных регионах [1].

На современном этапе инвестиции являются основной частью общего 

количества вложений каждой организации. Нужно учитывать, что объем 

инвестиций в основной капитал является непостоянным. Данный показатель 

может меняться достаточно часто в зависимости от потребностей предприятия 

[2].

Анализ динамики инвестиций в основной капитал по Российской 

Федерации (рис. 1) позволяет сделать вывод о том, что с 2005 по 2007 и с 2009 

по 2011 год наблюдается увеличение темпов роста инвестиций в основной 

Всероссийский научный журнал «Студент. Аспирант. Исследователь»    № 5  (23)      2017 г. 

 

stud-sciece@mail.ru 
4 

капитал, а также с 2008 по 2009 и 2011 по 2015 года наблюдается снижение, 

соответственно. В сложившихся условиях целесообразно провести анализ 

факторов, оказывающих влияние на инвестиции в основной капитал по РФ [3].

Рис. 1 Динамика инвестиций основного капитала РФ.

Для 
выявления 
данных 
факторов 
проведем 
многофакторный 

корреляционно-регрессионный анализ за период 2005-2015 гг.

В качестве результативного признака (Y) примем инвестиции в основной 

капитал по РФ за 2005-2015 гг. (% к предыдущему году). 

Факторными признаками являются:

Х1 – среднедушевые денежные доходы населения (% к предыдущему 

году);

Х2 – уровень занятости, %;

Х3 – оборот розничной торговли (% к предыдущему году);

Х4- финансовый результат (% к предыдущему году);

Х5- индекс потребительских цен на товары и услуги, %.

Для выявления факторов, оказывающих наибольшее влияние на 

инвестиции в основной капитал, построим корреляционную матрицу и выберем 

наибольшее по модулю значение.

Измерить взаимосвязи между признаками можно с помощью матрицы 

парных коэффициентов корреляции. Для её построения воспользуемся 

Всероссийский научный журнал «Студент. Аспирант. Исследователь»    № 5  (23)      2017 г. 

 

stud-sciece@mail.ru 
5 

возможностями пакета анализа MS Excel (Данные — Анализ данных —

Корреляция). 

В результате реализации процедуры корреляционного анализа получена 

матрица парных коэффициентов корреляции. Для того чтобы выявить, какие 

факторы оказывают наибольшее влияние на инвестиции в основной капитал, 

построим корреляционную матрицу и выявим наибольшее значение по модулю 

(табл.1).

Таблица 1. Корреляционная матрица влияния факторов на инвестиции в 
основной капитал в РФ

По корреляционной матрице проверяем мультиколлинеарность факторов 

(X1, Х3, X4 и X5). Согласно полученным данным, наибольшее влияние на 

инвестиции в основной капитал оказывает фактор X3 – оборот розничной 

торговли. Для наиболее точной оценки влияния фактора, включенного в 

модель, проведем регрессионный анализ.

Результаты 
регрессионного 
анализа 
представим 
в 
таблице 
2. 

Коэффициент множественной корреляции R= 0,931, что говорит о прямой 

тесной взаимосвязи признаков в уравнении. Коэффициент детерминации 

R2=0,867. Он показывает, что 86,7% вариации инвестиций в основной капитал 

по РФ за 2005-2015 гг. обусловлено вариацией включенных в модель факторов. 

На остальные неучтенные в модель факторы приходится 13,3%.

У
Х1
Х2
Х3
Х4
Х5

У
1

Х1
0,73087176
1

Х2
-0,3949726
-0,7793304
1

Х3
0,93146175
0,78699281
-0,5141178
1

Х4
-0,0055725
0,268075
-0,3298989
-0,1448829
1

Х5
0,20455509
0,28811509
-0,0641957
0,30757104
-0,05151723
1

Всероссийский научный журнал «Студент. Аспирант. Исследователь»    № 5  (23)      2017 г. 

 

stud-sciece@mail.ru 
6 

Таблица 2. Регрессионная статистика

df
SS
MS
F
Значимость F

Регрессия
1
2062,72
2063
59
3,06153E-05

Остаток
9
314,724
34,97

Итого
10
2377,45

Коэффициенты
Стандартная ошибка
t-статистика
P-Значение

Y-пересечение
-82,28165211
25,92764757
-3,173510126
0,011302032

Переменная X3
1,715972516
0,223425948
7,680274061
3,06153E-05

Уравнение регрессии примет вид:

x
Yх
71
,1
28
,
82
ˆ



(1)

Анализ параметров уравнения регрессии показал, что с ростом оборота 

розничной торговли на 1% инвестиции в основной увеличатся в среднем на 

1,71%.

Проверка адекватности модели осуществляется с помощью расчета F
критерия Фишера [4]. Fтабл=5,12, Fфакт=59. Следовательно, Fфакт> Fтабл, 

нулевая гипотеза отклоняется и уравнение статистически значимо.

Для оценки значимости параметров уравнения используется t-критерий 

Стьюдента. Так, ta=-3,17, tb=7,68, tтабл=2,228. Таким образом, ta<tтабл , tb> tтабл, 

- параметры регрессии b является статистически значимым, а параметр a не 

является статистически значимым.

В период глобализации и активного роста, и развития рыночных 

отношений, торговля становится одним из важнейших секторов экономики, 

который относится к наиболее прогрессивным видам деятельности. Розничная 

торговля играет важную роль в экономике государства, поскольку затрагивает 

ключевые бизнес-процессы, связанные с продажей товаров и услуг, и их 

доведения до конечного потребителя. Исследование позволило выявить, что 

Множественный R
0,93146175

R-квадрат
0,867620991

Нормированный R-квадрат
0,852912212

Стандартная ошибка
5,913487854

Наблюдения
11

Всероссийский научный журнал «Студент. Аспирант. Исследователь»    № 5  (23)      2017 г. 

 

stud-sciece@mail.ru 
7 

наибольшее влияние на инвестиции в основной капитал оказывает оборот 

розничной торговли. То есть с увеличеньем оборота розничной торговли 

увеличиваются инвестиции в основной капитал. 

Список использованных источников:

1.
Харченко, Н.М, Статистика / Н.М.Харченко – М.: Издательская 

торговая корпорация «Дашков и К», 2008. -368с.  

2.
Снатенков, А.А. Оценка инвестиционной привлекательности 

публичных компаний нефтегазового комплекса: монография / А.А. Снатенков, 

Н.М. Пахновская. – Оренбург, 2016. 142с.

3.
Тимофеева, Т.В. Оценка инвестиционной привлекательности 

регионов РФ / Т.В. Тимофеева, А.А. Снатенков // Труды V Всероссийской 

конференции 
молодых 
ученых 
по 
институциональной 
экономике. 

Екатеринбург. 2007. С. 187-190.

4.
Тимофеева, Т.В. Практикум по финансовой статистике / Т.В. 

Тимофеева, А.А. Снатенков  Оренбург. 2004. 188с. 

Всероссийский научный журнал «Студент. Аспирант. Исследователь»    № 5  (23)      2017 г. 

 

stud-sciece@mail.ru 
8 

Глазова И.В.

студент

направление подготовки «Экономика»

Оренбургский филиал РЭУ им. Г.В. Плеханова, 

Россия, г. Оренбург

СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИЗУЧЕНИЕ УРОВНЯ АЛКОГОЛИЗМА В 

РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Аннотация.
В статье приведено исследование зависимости числа 

заболевших алкоголизмом в Российской Федерации под воздействием 

определенных факторов. Построена регрессионная модель высокого качества.

Ключевые слова: алкоголизм, алкогольные психозы, численность 

заболевшего 
населения, 
денежные 
доходы 
населения, 
корреляционно
регрессионный анализ.

Алкоголизм – это хроническое заболевание, которое может длиться 

годами и даже десятилетиями. Страдающие им люди фактически одержимы 

алкоголем и не могут контролировать количество употребляемого, даже если 

это вызывает серьезные проблемы дома или на работе.

Существует миф о том, что употребление умеренного количества 

спиртных напитков не вызывает серьезных физических и психологических 

проблем и даже полезно для здоровья. Но нередко даже умеренная выпивка 

заканчивается развитием алкоголизма.

Существует несколько факторов, которые воздействуют на человека и 

играют определённую роль в формировании алкогольной зависимости. Такими 

факторами являются биологические, социальные, психологические и духовные 

аспекты [1].

Анализ динамики числа заболевших алкоголизмом и алкогольными 

психозами в РФ (Рис. 1) свидетельствует об изменении данного показателя. 

Можно заметить, что с каждым годом происходит снижение числа заболевших 

Всероссийский научный журнал «Студент. Аспирант. Исследователь»    № 5  (23)      2017 г. 

 

stud-sciece@mail.ru 
9 

это может быть связано с проведением профилактических мероприятий, а 

также и с ростом тенденции здорового образа жизни. 

Для определения факторов, оказывающих наиболее значительное влияние 

на изменение числа заболевших алкоголизмом и алкогольными психозами, 

проведем многофакторный корреляционно-регрессионный анализ за период 

2003-2015 гг.

Рис. 1 – Динамика числа заболевших алкоголизмом и алкогольными 

психозами в РФ

В качестве результативного признака (Y) примем число заболевших 

алкоголизмом и алкогольными психозами в России с 2003 по 2015г., тыс. 

человек.

Факторными признаками являются:

Х1 – продажа алкогольных напитков и пива в абсолютном алкоголе на 

душу населения;

Х2 – численность населения с денежными доходами ниже величины 

прожиточного минимума, млн. человек;

Х3 – уровень безработицы, %;

Х4 – число семей, получивших жилье и улучшивших жилищные условия, 

тыс. ед.;

Х5 – число безработных, совершивших преступления, чел.

Всероссийский научный журнал «Студент. Аспирант. Исследователь»    № 5  (23)      2017 г. 

 

stud-sciece@mail.ru 
10 

Для выявления наиболее значимых факторов построим корреляционную 

матрицу и выберем наибольшее по модулю значение [2].

В результате реализации процедуры корреляционного анализа получена 

матрица парных коэффициентов корреляции (табл. 1).

Таблица 1 - Матрица парных коэффициентов корреляции

Y
X1
X2
X3
X4
X5

Y
1,000

X1
0,822
1,000

X2
0,722
0,262
1,000

X3
0,517
0,257
0,542
1,000

X4
0,597
0,308
0,762
0,519
1,000

X5
0,907
0,669
0,765
0,314
0,576
1,000

Проверку полученных значений парных коэффициентов корреляции 

проведем с помощью критического значения коэффициента корреляции 

6,0

кр
r
. Значения полученных коэффициентов 
1
yx
r
, 
2
yx
r
, 
5
yx
r
больше 

критического 
кр
r , следовательно, они являются статистически значимыми. 

Гипотеза о равенстве нулю коэффициента корреляции
3
yx
r
, 
4
yx
r
принимается, 

поскольку его значение меньше найденного критического кр
r .

По корреляционной матрице проверяем мультиколлинеарность факторов 

(X1 и X5), (X2 и X5). Согласно полученным данным, наибольшее влияние на 

число заболевших алкоголизмом и алкогольными психозами оказывают 

факторы: X1 - продажа алкогольных напитков и пива в абсолютном алкоголе на 

душу населения и X2 - численность населения с денежными доходами ниже 

величины прожиточного минимума, млн. человек. Для наиболее точной оценки 

влияния фактора, включенного в модель, проведем регрессионный анализ [3].

Для построения уравнения регрессии выбираем те факторы, у которых 

коэффициент корреляции с результативным признаком максимальный. В 

нашем случае – это факторы Х1, Х2 значения коэффициентов связи:  

822
,0
1 
yx
r
722
,0
2 
yx
r