Использование экономико-статистических методов в анализе экспорта на примере ДВТУ

Второй раздел курсовой работы также предполагает проведение корреляционно-регрессионного анализа.

Задачи корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты связи между варьирующими признаками, определению неизвестных причинных связей и оценке факторов оказывающих наибольшее влияние на результативный признак.

Задачи регрессионного анализа лежат в сфере установления формы зависимости, определения функции регрессии, использования уравнения для оценки неизвестных значении зависимой переменной.

Первым этапом в проведении исследования является построение специального графика, называемого корреляционное поле или диаграмма рассеяния. По расположению точек, по их концентрации в определенном направлении можно судить о наличии связи.

Таблица 1.5 предопределяет показатели, необходимые для расчета в целях оценки связи между показателями.

Таблица 1.5

Показатели корреляционного анализа2

Наименование показателя	Формула расчета	Значение для анализа
линейный коэффициент корреляции		количественная оценка тесноты связи
средняя ошибка линейного коэффициента корреляции		рассчитывается при небольшом числе наблюдений (n<30); необходим для дальнейших расчетов
фактическое значение t–критерия Стьюдента		проверка значимости линейного коэффициента корреляции

Заметим, что коэффициент корреляции принимает значения в интервале от -1 до 1. Принято считать, что если |r| < 0,30, то связь слабая; при |r| = (0,3÷0,7) – средняя; при |r| > 0,70 – сильная, или тесная. Когда |r| = 1 – связь функциональная. Если же r принимает значение около 0, то это дает основание говорить об отсутствии линейной связи между У и X.

Критическое значение t-критерия определяется из таблицы значений t–критерия Стьюдента. При заданном уровне значимости α (обычно α=0,05) критическим будет t, соответствующее числу степеней свободы k=n–2. Коэффициент регрессии считается существенным или значимым, если выполняется соотношение tфакт > tкрит.

Для характеристики влияния изменений Х на вариацию У служат методы регрессионного анализа. В случае парной линейной зависимости строится регрессионная модель.

В данной работе аналитически парная регрессия будет описана логарифмическим уравнением (y = a0+ a1∙lnx).

Для определения коэффициентов в уравнении регрессии используют систему нормальных уравнений для определения коэффициентов в уравнении регрессии для логарифмической зависимости:

Важен смысл параметров: а1 – это коэффициент регрессии, характеризующий влияние, которое оказывает изменение Х на У. Он показывает, на сколько единиц в среднем изменится У при изменении Х на один процент.

Параметр a0 – это постоянная величина в уравнении регрессии. Экономического смысла он не имеет, но в ряде случаев его интерпретируют как начальное значение У.

Для принятия решения на основе уравнения регрессии необходимо произвести оценку существенности связи. Таблица 1.6 определяет необходимые для расчета показатели для оценки связи.

Таблица 1.6

Показатели проверки адекватности модели3

Наименование показателя	Формула расчета	Значение для анализа
t-критерий Стьюдента		проверка значимости коэффициента регрессии с помощью t–критерия Стьюдента
F–критерий Фишера		проверка адекватности всей модели
коэффициент детерминации		определение, в какой степени вариация переменной y объясняется уравнением регрессии
средняя ошибка аппроксимации		проверка на адекватность – соответствие имеющимся статистическим данным

В 3-м разделе курсовой работы предполагается проведение расчета прогнозных значений экспорта. Будут рассчитаны следующие показатели (таблица 1.7).

Таблица 1.7

Показатели, необходимые для корректного построения прогноза4

Наименование показателя	Формула расчета	Значение для анализа
критерий нулевого среднего		определение постоянной систематической ошибки и адекватности
коэффициент Дарбина-Уотсона		проверка наличия автокорреляции
коэффициент асимметрии		мера «скошенности» распределения
коэффициент эксцесса		мера «крутости» распределения
средняя абсолютная ошибка		характеристика точности
средняя квадратическая ошибка
границы доверительных интервалов		интервалы, в которые с заданной степенью вероятности попадут истинные значения показателя

Таким образом, с помощью изложенных выше статистических и аналитических показателей будет производиться исследование экспорта в данной курсовой работе.

Показатели динамики и структурных сдвигов позволят выявить основную тенденцию в изменении экспорта, а также исследовать структурные изменения во времени, позволят исследовать динамику и структуру экспорта по важнейшим товарам и странам – торговым партнерам.

Корреляционно-регрессионный анализ позволит установить степень тесноты связи между экспортом и (например) таможенными платежами или их составляющими, а также описать форму связи в соответствии с построенной моделью, т.е. корреляционно-регрессионный анализ позволит выявить факторы, влияющие на экспорт, определить количественную оценку их влияния.

Показатели, необходимые для корректного построения прогноза позволят произвести экономический прогноз с большей степенью достоверности позволят выявить основную тенденцию развития (тренда) экспорта и построить адекватную модель взаимосвязи.

2. Исследование экспорта  в зоне деятельности ДВТУ

2.1 Исследование динамики  и структуры экспорта по важнейшим  товарам и странам - торговым партнерам  за 2006-2010 гг.

Рассмотрим распределение экспорта по странам в зоне деятельности ДВТУ в 2010 году. Как показывает таблица 2.1, крупнейшей страной-контрагентом по экспорту является Япония, на экспорт в которую приходится 38,9% от общей стоимости экспорта региона. На экспорт в Республику Корею и Китай приходится 33,7 % и 19,1 % соответственно, занимающие лидирующие позиции в структуре экспорта.

Таблица 2.1

Географическое распределение экспорта по странам в зоне деятельности ДВТУ в 2010 г.5

Страна	Экспорт
	млн.долл. США	уд. вес, %
Китай	3033,06	19,08
Республика Корея	5351,83	33,67
Япония	6177,72	38,86
Швейцария	517,84	3,26
Тайланд	207,41	1,30
Филиппины	186,49	1,17
Прочие	421,94	2,65
Итого	15896,27	100,00

Графически структуру экспорта можно представить в виде круговой диаграммы так, как это изображено на рис. 2.1.

Рис. 2.1 Географическое распределение экспорта по странам в зоне деятельности ДВТУ в 2010 г.

Таблица 2.2 отражает товарную структуру экспорта.

Данная таблица показывает, что для экспорта 2010 года оказалось характерным преобладание топливно-энергетических товаров, занимающих в товарной структуре 75,3% от стоимости экспорта. Кроме того, драгоценные камни, драгоценные металлы и изделия из них и продовольственные товары и с/х сырье занимают значительные доли от стоимости экспорта, которые составляют 6,6% и 12,5% соответственно. Таким образом, товарная структура экспорта ДФО, по-прежнему, имеет сырьевую направленность, характерную для России в целом.

Таблица 2.2

Товарная структура экспорта в зоне деятельности ДВТУ за 2010г., млн. долл. США

Товарные группы	Экспорт
	млн. долл. США	уд. вес, %
01-24	1981,21	12,46
25-27	11971,09	75,31
44-49	1052,89	6,62
72-83	497,93	3,13
84-90	339,58	2,14
Прочие	53,57	0,34
Итого	15896,27	100,00

Графически структуру экспорта можно представить в виде круговой диаграммы так, как это изображено на рис. 2.2.

Рис. 2.2 Товарная структура экспорта в зоне деятельности ДВТУ за 2010г., млн. долл. США

Далее проведем анализ структурных сдвигов во времени по важнейшим товарам и странам - торговым партнерам, рассчитав необходимые показатели. Данные для анализа представлены в таблице 2.3 и таблице 2.4. Заметим, что за статистический порог принят 1% от стоимости дальневосточного экспорта (158 962,74 тыс. долл. США).

Таблица 2.3

Географическое распределение экспорта по странам в зоне деятельности ДВТУ 2006 – 2010 гг., %

Страна	2006	2007	2008	2009	2010
Китай	37,91	16,41	13,52	22,14	19,08
Республика Корея	12,31	38,25	42,10	34,96	33,67
Япония	22,10	36,88	34,18	33,39	38,86
Швейцария	7,62	0,32	0,00	0,99	3,26
Тайланд	1,37	0,32	0,92	0,45	1,30
Филиппины	0,20	0,40	0,40	1,55	1,17
Прочие	18,51	7,37	8,84	6,52	2,65
Итого	100,00	100,00	100,00	100,00	100,00

Таблица 2.4

Товарная структура экспорта в зоне деятельности ДВТУ за 2005-2010г., %

Товарные группы	2005	2006	2007	2008	2009	2010
01-24	6,15	5,43	3,03	2,71	15,47	12,46
25-27	55,14	59,13	73,10	77,21	70,00	75,31
44-49	16,82	18,99	14,53	11,03	8,31	6,62
72-83	13,59	9,86	5,23	6,61	3,22	3,13
84-90	5,71	4,53	2,12	1,85	2,34	2,14
Прочие	2,59	2,05	1,98	0,59	0,66	0,34
Итого	100,00	100,00	100,00	100,00	100,00	100,00