Статистическое исследование макроэкономических показателей Сингапура в период с 2000-2014 гг

Динамика объема прямых инвестиций в Сингапуре в 2001;2014 гг., млн. долл. СШААналогично предыдущим показателям на фоне финансового кризиса 2008 года произошло резкое падение объема прямых инвестиций в Сингапуре при положительной динамике в последующих периодах. По сравнению с предыдущими показателями в объеме инвестиций наблюдается некоторое нестабильность, которая выражается в резких падениях и увеличениях показателя. Расчет обобщающих характеристик совокупности макроэкономических показателей Сингапура в 2000;2014 гг. Для вычисления основных показателей вариации составим вспомогательную таблицу (таблица)Расчетная таблица показателей вариацииxiКол-во, fiНакопленная частота, S-x — xср-*fЧастота, fi/n111143.

75 555 718.

55 405 947.

2 932 958 639 755.

750.

36 154 861.

11 154 861.

1 637 472.

61 404 155 066.

520.

714 198 578.

53 595 735.

5 918 736.

3 117 012 922.

210.

21 242 295.

91 242 295.

91 049 962.

742 496 275 673.

810.

714 286 013.

341 144 053.

214 374 720.

5 735 103 876 662.

940.29Итого142 692 664.

2 886 838.

6 972 079 960 081.231Вычислим показатели центра распределения. Средняя взвешенная (выборочная средняя) Мода — наиболее часто встречающееся значение признака у единиц данной совокупности. Максимальное значение повторений при x = 111 143.

7 (f = 5). Следовательно, мода равна 111 143.

7Медианой (Me) называется значение признака, приходящееся на середину ранжированной (упорядоченной) совокупности. Находим xi, при котором накопленная частота S будет больше ∑f/2 = 8. Это значение xi = 198 578.

5. Таким образом, медиана равна 198 578.

5Квартили — это значения признака в ранжированном ряду распределения, выбранные таким образом, что 25% единиц совокупности будут меньше по величине Q1, 25% будут заключены между Q1 и Q2, 25% - между Q2 и Q3. Остальные 25% превосходят Q3. Находим xi, при котором накопленная частота S будет больше ∑f/4 = 4. Это значение xi = 111 143.

7. Таким образом, первый квартиль равен 111 143.

7.25% единиц совокупности будут меньше по величине 111 143.

7Q2 совпадает с медианой, Q2 = 198 578.

5Абсолютные показатели вариации. Размах вариации — разность между максимальным и минимальным значениями признака первичного ряда. R = Xmax

— XminR = 286 013.

3 — 111 143.

7 = 174 869.

6Среднее линейное отклонение

— вычисляют для того, чтобы учесть различия всех единиц исследуемой совокупности. Каждое значение ряда отличается от другого в среднем на 63 345.

62.Дисперсия

— характеризует меру разброса около ее среднего значения (мера рассеивания, т. е. отклонения от среднего).Среднее квадратическое отклонение (средняя ошибка выборки).Каждое значение ряда отличается от среднего значения 192 333.

16 в среднем на 71 753.

53.К относительным показателям вариации относят: коэффициент осцилляции, линейный коэффициент вариации, относительное линейное отклонение. Коэффициент вариации

— мера относительного разброса значений совокупности: показывает, какую долю среднего значения этой величины составляет ее средний разброс. Поскольку v>30% и v<70%, то вариация умеренная. Линейный коэффициент вариации или Относительное линейное отклонение

— характеризует долю усредненного значения признака абсолютных отклонений от средней величины. Коэффициент осцилляции

— отражает относительную колеблемость крайних значений признака вокруг средней. Исследование взаимосвязи показателей методом корреляционно-регрессионного анализа.

Этот метод применяют для наглядного изображения формы связи между изучаемыми экономическими показателями. Для этого в прямоугольной системе координат строят график, по оси ординат откладывают индивидуальные значения результативного признака Y, а по оси абсцисс — индивидуальные значения факторного признака X. Совокупность точек результативного и факторного признаков называется полем корреляции. На основании поля корреляции можно выдвинуть гипотезу (для генеральной совокупности) о том, что связь между всеми возможными значениями X и Y носит линейный характер. Линейное уравнение регрессии имеет вид y = bx + a. Для расчета параметров регрессии построим расчетную таблицу (приложение 1).На основании расчетной таблицы составим систему МНКУравнение регрессии имеет вид: y = -1285.

877 x + 451 577.

Вычислим параметры уравнения регрессии. Выборочные дисперсии:

Среднеквадратическое отклонение.

Коэффициент корреляции вычислим по формуле, не решая систему непосредственно:

Вычислим показатель тесноты связи. Таким показателем является выборочный линейный коэффициент корреляции. Линейный коэффициент корреляции принимает значения от -1 до +1.Связи между признаками могут быть слабыми и сильными (тесными). Их критерии оцениваются по шкале Чеддока:

0.1 < rxy < 0.3: слабая;

0.3 < rxy < 0.5: умеренная;

0.5 < rxy < 0.7: заметная;

0.7 < rxy < 0.9: высокая;

0.9 < rxy < 1: весьма высокая;

В нашем примере связь между результативным и факторным признаком слабая и обратная. Вычислим коэффициент эластичности. Средний коэффициент эластичности E показывает, на сколько процентов в среднем по совокупности изменится результатуот своей средней величины при изменении фактора x на 1% от своего среднего значения. Коэффициент эластичности находится по формуле:

Для наших данных коэффициент эластичности больше 1. Следовательно, при изменении Х на 1%, Y изменится более чем на 1%. Другими словами — Х существенно влияет на Y. Оценим качество уравнения регрессии с помощью ошибки абсолютной аппроксимации. Средняя ошибка аппроксимации — среднее отклонение расчетных значений от фактических:

Ошибка аппроксимации в пределах 5%-7% свидетельствует о хорошем подборе уравнения регрессии к исходным данным. В среднем, расчетные значения отклоняются от фактических на 44.

16%. Поскольку ошибка больше 7%, то данное уравнение не желательно использовать в качестве регрессии. Эмпирическое корреляционное отношение вычисляется для всех форм связи и служит для измерение тесноты зависимости. Изменяется в пределах [0;1]. где.

Важной предпосылкой построения качественной регрессионной модели по МНК является независимость значений случайных отклонений от значений отклонений во всех других наблюдениях. Это гарантирует отсутствие коррелированности между любыми отклонениями и, в частности, между соседними отклонениями. Вычислим коэффициент автокорреляции по формуле. Если коэффициент автокорреляции re< 0.5, то есть основания утверждать, что автокорреляция отсутствует. Для определения степени автокорреляции вычислим коэффициент автокорреляции и проверим его значимость при помощи критерия стандартной ошибки. Стандартная ошибка коэффициента корреляции рассчитывается по формуле:

Коэффициенты автокорреляции случайных данных должны обладать выборочным распределением, приближающимся к нормальному с нулевым математическим ожиданием и средним квадратическим отклонением, равным.

Если коэффициент автокорреляции первого порядка r1находится в интервале:-2.179 • 0.267 < r1 < 2.179 • 0.267то можно считать, что данные не показывают наличие автокорреляции первого порядка. Используя расчетную таблицу, получаем:

Свойство независимости остатков не выполняется. Присутствует автокорреляции. Проблемы и задачи развития Сингапура.

Сингапур называют «экономическим феноменом ХХ века» за быстрый скачок экономики до уровня развитых стран. В стране развиты производства электроники (как многих известных европейских, американских, японских компаний, так и сингапурских), судостроение, сектор финансовых услуг. Ведутся масштабные исследования в области биотехнологий. Стратегия экономического развития Сингапура строилась на превращении в финансовый и торговый центр Юго-Восточной Азии, а также на привлечении иностранных инвесторов. При обретении независимости Сингапур страдал от высокой коррупции. Борьба с коррупцией началась «путём упрощения процедур принятия решений и удаления всякой двусмысленности в законах в результате издания ясных и простых правил, вплоть до отмены разрешений и лицензирования». Были резко подняты зарплаты судей, на судейские должности были привлечены «лучшие частные адвокаты». Зарплата сингапурского судьи достигла нескольких сот тысяч долларов в год (а в 1990;е годы — уже свыше 1 млн долл.). Были жёстко подавлены триады (мафиозные группировки).

Личный состав полиции был заменён с преимущественно малайцев на преимущественно китайцев, т.к. они более дисциплинированы. Госслужащим, занимающим ответственные посты, были подняты зарплаты до уровня, характерного для топ-менеджеров частных корпораций. Был создан независимый орган с целью борьбы с коррупцией в высших эшелонах власти. Ряд министров, уличённых в коррупции, были приговорены к различным срокам заключения, либо покончили жизнь самоубийством, либо бежали из страны. В итоге Сингапур (в соответствии с международными рейтингами) стал одним из наименее коррумпированных государств мира. В Сингапуре имелось множество различных национальных школ, которые получили единые минимальные стандарты. Английский язык стал обязательным для изучения во всех школах, вузы были переведены на преподавание на английском языке. Правительство тратило крупные суммы на обучение сингапурских студентов в лучших университетах мира. Правительство придавало большое значение тому, чтобы сделать большинство населения собственниками жилья. Была создана система ипотечного кредитования, резко выросло жилищное строительство и на данном этапе лишь 9% квартир сдается внаём, а остальные заняты собственниками. Таким образом, настойчиво применяя выбранную стратегию, Сингапур смог превратиться в одну из самых высокоразвитых стран мира за чрезвычайно короткий срок (всего за одно поколение).Проведенное исследование основных макроэкономических показателей Сингапура подтверждает высокий экономический уровень развития страны.

заключение

.

Экономическая статистика одно из важнейших приложений статистической науки. Она позволяет выявить связь между количественной и качественной стороной статистических показателей, рассматривая структуру экономики на микрои макроуровне. Экономическая статистика позволяет выявить основные закономерности и тенденции развития государства. Решение задач, стоящих перед экономической статистикой, достигается на базе использования различных методов и приемов: общих и специальных статистических наблюдений, единовременных обследований и учетов, статистической и административной отчетности предприятий и организаций, мониторинга отдельных показателей. В процессе данного исследования был выполнен анализ основных показателей и структуры статистики макроэкономических показателей, в ходе которого были выделены основные направления изучения статистического материала в данной сфере. На основании изучения теоретического материала, оценки и анализа статистических данных получены следующие результаты:

По основным макроэкономическим показателям наблюдается стабильная положительная динамика за исключением периода 2008;2009 года на фоне мирового финансового кризиса. Для исследования взаимосвязи между признаками был проведен корреляционно-регрессионный анализ, на основании которого был сделан вывод об отсутствии прямой зависимости показателя ВВП Сингапура от величины экспорта товаров и услуг.

Балдин, К. В. Общая теория статистики: Учебное пособие / К. В. Балдин, А. В. Рукосуев. — М.: Дашков и К, 2012. — 312 c. Батракова, Л. Г. Теория статистики: Учебное пособие / Л. Г. Батракова. — М.: Кно.

Рус, 2013. — 528 c. Борисов Е. Ф. Экономическая теория: Учебник. — 3-е изд., перераб. и доп. — М.: Юрайт, 2013. — 399 с.

2. Букина М. К., Семенов А. М. Макроэкономика: Учебник. — 4-е изд., перераб. и доп. -.

М.: Издательство «Дело и Сервис», 2011. — 544 с. Громыко, Г. Л. Теория статистики: Практикум / Г. Л. Громыко. ;

М.: НИЦ ИНФРА-М, 2013. — 238 c. Елисеева И. И., Юзбашев М. М. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. И. И. Елисеевой.

— М.: Финансы и статистика, 2007.

Курс социально-экономической статистики. Под ред.М. Г. Назарова. М: Финстатинформ, 2011.

Макроэкономическая статистика: Учебное пособие/ В. Н. Салин В.Г. Медведев С. И. Кудряшова Е.П. Шпаковская — М.: Дело 2012.

Практикум по теории статистики под ред. профессора Р. А. Шмойловой. — М.: Финансы и статистика, 2011.

Статистика под ред. К.э.н. В. Г. Ионина, -Новосибирск, изд. НГАЭиУ, 2012.

Статистика А. В. Сиденко, Г. Ю. Попов, В. М. Матвеева, — М.: Дело и Сервис, 2010.

Сборник задач по общей теории статистики под ред. к.э.н. Л. К. Серга. — М.: Филинъ, 2010.

Теория статистики: учебник / под ред. Р. А. Шмойловой. М.: Финансы и статистика, 2007.

656 с. Экономическая статистика. 2-е изд., доп.: Учебник/Под ред. Ю. Н. Иванова. —.

М.: ИНФРА-М, 2012. — 480 с. Энциклопедия статистических терминов. В 8 томах / Федеральная служба государственной статистики. М.: Росстат, 2011.

Приложение 1xyx2y2x • y184.

58 928 534 040.

25 797 181 122 516 471 808.

51 869 194 234 596 844 370 377 654 140 928 000.

29 700 242 107.

4 940 938 800 419 904 512.

4216.

311 418 746 785.

691 303 867 096 924 684 288.

1226.

112 741 851 121.

211 623 534 672 428 793 856.

8230.

114 779 452 946.

12 184 306 643 634 008 064.

4214.

717 998 146 096.

93 239 316 036 138 647 552.

7230.

319 223 153 038.

93 695 275 736 144 265 216.

3191.

919 240 636 825.

613 702 006 883 636 871 168.

4199.

323 642 039 720.

495 589 441 640 047 126 249 472.

327 537 040 521.

697 582 863 690 055 481 819 136.

428 994 138 181.

168 406 578 348 156 649 472.

4191.

630 224 636 710.

569 135 264 451 657 924 608.

6187.

630 787 235 193.

769 478 516 838 457 802 752.

22 860.

32 644 095 587 883.

65 585 244 250 961 535 303 680.