Анализ показателей, характеризующих экономику Швейцарии

Рисунок № 6. Регрессионная модель для показателей NominalGDP и Schoolenrollment. Уравнение кубической регрессии: y=-1265,921 015 532 083 + 48,97 666 338 089 668 * x + 0 * x*x + -0,1 627 289 639 498 608 * x*x*xНа основании регрессионного анализа можно сделать вывод, что линейная модель неадекватна. Данные обуславливают формирование данной модели при кубической регрессии, так как коэффициент R²>0,7. Для показателей Birthrate и Schoolenrollment нельзя подобрать адекватную регрессионную модель из набора стандартных так как коэффициент R²<0,7.

6. Кластерный анализ

Цель кластерного анализа: разбить данные на группы. Таблица 20. Начальные центры кластеров

Кластер12V25,181 000 0000E10,359 291 3670V34,992 900 0000E10,31 347 1818V45,13 620 0000E10,3 307 9152V55,2 124 000 0000E10,363 621 2910V65,5 179 000 0000E10,282 599 3180V75,35 740 0000E10,1 776 8172V85,5 685 000 0000E10,172 166 4960V95,5 911 000 0000E10,147 134 8690V105,9 718 000 0000E10,124 226 5890V115,9 878 000 0000E10,126 387 8700V126,863 000 0000E10,150 727 8250V136,358 000 0000E10,55 960 2910V145,770 800 0000E10,4 514 4850V156,1 519 000 0000E10,47 746 3870V166,3 613 000 0000E10,48 486 2220V176,1 714 000 0000E10,46 048 4070V186,2 199 000 0000E10,42 632 4690V196,4 079 000 0000E10,16 170 4660V206,562 000 0000E10,1 515 9556V216,7 016 000 0000E10,91 487 030

Таблица 21. Конечные центры кластеров

Кластер12V25,181 000 0000E10281184,4 540 477 2440V34,992 900 0000E10249414,381 928 1291V45,13 620 0000E10243823,48 596 3048V55,2 124 000 0000E10256196,9 190 303 6743V65,5 179 000 0000E10260705,606 319 4320V75,35 740 0000E10262592,73 815 6404V85,5 685 000 0000E10284343,7 562 778 2935V95,5 911 000 0000E10274230,7 194 502 5150V105,9 718 000 0000E10275132,275 448 5540V115,9 878 000 0000E10259143,1 177 203 2193V126,863 000 0000E10274989,9 279 460 5970V136,358 000 0000E10259136,4 242 309 0612V145,770 800 0000E10266871,545 322 0193V156,1 519 000 0000E10322326,8 750 721 9025V166,3 613 000 0000E10304304,109 822 4777V176,1 714 000 0000E10272230,5 507 072 7767V186,2 199 000 0000E10294707,4 800 163 6330V196,4 079 000 0000E10343739,4 970 056 6140V206,562 000 0000E10311583,958 152 4580V216,7 016 000 0000E10320025,49 236 057 150

Таблица 22. Число наблюдений в каждом кластере

Кластер11,221,000Валидные22,000Пропущенные значения, 000На основании кластерного анализа можно сделать вывод что оптимальное число групп 2 не смотря на то, что в каждой группе абсолютно разное число наблюдений (от 1 до 21 наблюдений).

7. Факторный анализ

Целью факторного анализа является выявление из всех показателей новых переменных, разбитых по факторам. Таблица 23. Матрица компонентaКомпонента123Nominal GDP-, 909,366,140Nominal GNI in millions-, 907,372,135US Dollars at current prices and current exchange rates in millions-, 888,208-, 143Population-, 979,037,125Total labour force (in thousands)-, 965,123,153Agriculture labour force, 976,174-, 040Foreign direct investment flows in millions-, 564-, 046,512Foreign direct investment stock in millions-, 945,264,097Migrants' remittances-, 991-, 025-, 049International reserves including gold, 690-, 011,481Merchant fleet by flag of registration, Dead weight tons in thousands, total fleet, 918,282-, 013General cargo in thousands, 892-, 177,235Total fleet, Percentage of total world, 910,313-, 055Agricultural land (sq. km), 974-, 138-, 037Cereal production (metric tons)-, 624,101-, 233Electricity production (kWh)-, 939-, 186,036Tuberculosis case detection rate (%, all forms), 300-, 339,571Death rate, crude (per 1,000 people), 839,131-, 123Birth rate, crude (per 1,000 people), 864,335-, 190Primary education, pupils, 784-, 558,002Secondary education, teachers, 722,557,269School enrollment, secondary (% gross), 606,696,181Метод выделения: Анализ методом главных компонент.a. Извлеченных компонент: 38. Дисперсионный анализ

Целью дисперсионного анализа является оценка эффектов влияния независимых переменных на зависимые. Таблица 24. Оценка эффектов межгрупповых факторов

Зависимая переменная: 60,940 000Иcточник

Сумма квадратов типа IIIст.св.Средний квадратFЗнч. Скорректированная модель1 034 749 097,305a1857486060,961.Свободный член145 895 533,1061145895533,106.V2,0000…V1,0000…V2 * V1,0000…Ошибка, 0000

Всего1 180 644 630,41119

Скорректированный итог1 034 749 097,30518a. R квадрат = 1,000 (Скорректированный R квадрат = .)Таблица 25. Оценка эффектов межгрупповых факторов

Зависимая переменная: 3567,430 000Иcточник

Сумма квадратов типа IIIст.св.Средний квадратFЗнч. Скорректированная модель833 232,853a1846290,714.Свободный член299 929 072,6821299929072,682.V1,0000…V3,0000…V1 * V3,0000…Ошибка, 0000

Всего300 762 305,53519

Скорректированный итог833 232,85318a. R квадрат = 1,000 (Скорректированный R квадрат = .)Таблица 26. Оценка эффектов межгрупповых факторов

Зависимая переменная: 772,376 500Иcточник

Сумма квадратов типа IIIст.св.Средний квадратFЗнч. Скорректированная модель15 384 777,453a18854709,859.Свободный член73 424 912,914173424912,914.V1,0000…V2,0000…V4,0000…V1 * V2,0000…V1 * V4,0000…V2 * V4,0000…V1 * V2 * V4,0000…Ошибка, 0000

Всего88 809 690,36719

Скорректированный итог15 384 777,45318a. R квадрат = 1,000 (Скорректированный R квадрат = .)Таблица 27. Оценка эффектов межгрупповых факторов

Зависимая переменная: 0,35 929Иcточник

Сумма квадратов типа IIIст.св.Средний квадратFЗнч. Скорректированная модель, 002a16,4 690,004,000Свободный член, 0041,4 131 732,873,000V14,162E-731,387E-0074,373,192V2,0000…V1 * V2,0000…Ошибка6,345E-823,173E-008Всего, 619

Скорректированный итог, 00218a. R квадрат = 1,000 (Скорректированный R квадрат = 1,000)Таблица 28. Оценка эффектов межгрупповых факторов

Зависимая переменная: 35 190,000000Иcточник

Сумма квадратов типа IIIст.св.Средний квадратFЗнч. Скорректированная модель21 148 052,632a181174891,813.Свободный член21 219 026 447,368121219026447,368.V2,0000…V3,0000…V2 * V3,0000…Ошибка, 0000

Всего21 240 174 500,00019

Скорректированный итог21 148 052,63218a. R квадрат = 1,000 (Скорректированный R квадрат = .)Таблица 29. Оценка эффектов межгрупповых факторов

Зависимая переменная: 12,0Иcточник

Сумма квадратов типа IIIст.св.Средний квадратFЗнч. Скорректированная модель18,789a141,3425,368,058Свободный член1295,2 711 295,0275180,106,000V15,76 911,5242,098,248V25,83 322,91711,667,021V1 * V21,33 311,3335,333,082Ошибка1,0004,250Всего1960,19

Скорректированный итог19,78918a. R квадрат =, 949 (Скорректированный R квадрат =, 773) Таблица 30. Оценка эффектов межгрупповых факторов

Зависимая переменная: 102,0Иcточник

Сумма квадратов типа IIIст.св.Средний квадратFЗнч. Скорректированная модель152,105a188,450.Свободный член192 608,8951192608,895.V1,0000…V2,0000…V1 * V2,0000…Ошибка, 0000

Всего192 761,00019

Скорректированный итог152,10518a. R квадрат = 1,000 (Скорректированный R квадрат = .)Таблица 31. Многомерные критерииaЭффект

ЗначенияFСт. св. гипотезы

Ст.св. ошибки

Знч.Свободный член

След Пиллая. b…Лямбда Уилкса. b…След Хотеллинга. b…Наибольший корень Роя. b…V1След Пиллая. b…Лямбда Уилкса. b…След Хотеллинга. b…Наибольший корень Роя. b…V2След Пиллая. b…Лямбда Уилкса. b…След Хотеллинга. b…Наибольший корень Роя. b…V4След Пиллая. b…Лямбда Уилкса. b…След Хотеллинга. b…Наибольший корень Роя. b…V6След Пиллая. b…Лямбда Уилкса. b…След Хотеллинга. b…Наибольший корень Роя. b…V7След Пиллая. b…Лямбда Уилкса. b…След Хотеллинга. b…Наибольший корень Роя. b…V8След Пиллая. b…Лямбда Уилкса. b…След Хотеллинга. b…Наибольший корень Роя. b…V10След Пиллая. b…Лямбда Уилкса. b…След Хотеллинга. b…Наибольший корень Роя. b…V11След Пиллая. b…Лямбда Уилкса. b…След Хотеллинга. b…Наибольший корень Роя. b…V12След Пиллая. b…Лямбда Уилкса. b…След Хотеллинга. b…Наибольший корень Роя. b…V15След Пиллая. b…Лямбда Уилкса. b…След Хотеллинга. b…Наибольший корень Роя. b…V16След Пиллая. b…Лямбда Уилкса. b…След Хотеллинга. b…Наибольший корень Роя. b…V17След Пиллая. b…Лямбда Уилкса. b…След Хотеллинга. b…Наибольший корень Роя. b…V18След Пиллая. b…Лямбда Уилкса. b…След Хотеллинга. b…Наибольший корень Роя. b…V19След Пиллая. b…Лямбда Уилкса. b…След Хотеллинга. b…Наибольший корень Роя. b…V21След Пиллая. b…Лямбда Уилкса. b…След Хотеллинга. b…Наибольший корень Роя. b…a. План: Свободный член + V1 + V2 + V4 + V6 + V7 + V8 + V10 + V11 + V12 + V15 + V16 + V17 + V18 + V19 + V21b. Точная статистика

Таблица 32. Оценка эффектов межгрупповых факторов

Иcточник

Зависимая переменная

Сумма квадратов типа IIIст.св.Средний квадратFЗнч. Скорректированная модель60,9 400 001 034 749 096,305a1857486060,961.

3567,430 000 833 232,853a1846290,714.

772,37 650 015 384 777,453a18854709,859.

0,35 929,002a18,000.

35 190,00000021148052,632a181174891,813.

370 210,0000007740588270,526a18430032681,696.

102,152,105a188,450.Свободный член60,94 000 086 232 706,451186232706,451.

3567,430 000 283 405 004,5651283405004,565.

772,37 650 062 945 637,820162945637,820.

0,35 929,0041,004.

35 190,00000020411951296,299 120 411 951 296,299.

370 210,0000002509008665002,44 012 509 008 665 000,440.

102,185 334,8531185334,853.V160,940 000,0000…

3567,430 000,0000…

772,376 500,0000…

0,35 929,0000…

35 190,000000,0000…

370 210,000000,0000…

102,0,0000…V260,940 000,0000…

3567,430 000,0000…

772,376 500,0000…

0,35 929,0000…

35 190,000000,0000…

370 210,000000,0000…

102,0,0000…V460,940 000,0000…

3567,430 000,0000…

772,376 500,0000…

0,35 929,0000…

35 190,000000,0000…

370 210,000000,0000…

102,0,0000…V660,940 000,0000…

3567,430 000,0000…

772,376 500,0000…

0,35 929,0000…

35 190,000000,0000…

370 210,000000,0000…

102,0,0000…V760,940 000,0000…

3567,430 000,0000…

772,376 500,0000…

0,35 929,0000…

35 190,000000,0000…

370 210,000000,0000…

102,0,0000…V860,940 000,0000…

3567,430 000,0000…

772,376 500,0000…

0,35 929,0000…

35 190,000000,0000…

370 210,000000,0000…

102,0,0000…V1060,940 000,0000…

3567,430 000,0000…

772,376 500,0000…

0,35 929,0000…

35 190,000000,0000…

370 210,000000,0000…

102,0,0000…V1160,940 000,0000…

3567,430 000,0000…

772,376 500,0000…

0,35 929,0000…

35 190,000000,0000…

370 210,000000,0000…

102,0,0000…V1260,940 000,0000…

3567,430 000,0000…

772,376 500,0000…

0,35 929,0000…

35 190,000000,0000…

370 210,000000,0000…

102,0,0000…V1560,940 000,0000…

3567,430 000,0000…

772,376 500,0000…

0,35 929,0000…

35 190,000000,0000…

370 210,000000,0000…

102,0,0000…V1660,940 000,0000…

3567,430 000,0000…

772,376 500,0000…

0,35 929,0000…

35 190,000000,0000…

370 210,000000,0000…

102,0,0000…V1760,940 000,0000…

3567,430 000,0000…

772,376 500,0000…

0,35 929,0000…

35 190,000000,0000…

370 210,000000,0000…

102,0,0000…V1860,940 000,0000…

3567,430 000,0000…

772,376 500,0000…

0,35 929,0000…

35 190,000000,0000…

370 210,000000,0000…

102,0,0000…V1960,940 000,0000…

3567,430 000,0000…

772,376 500,0000…

0,35 929,0000…

35 190,000000,0000…

370 210,000000,0000…

102,0,0000…V2160,940 000,0000…

3567,430 000,0000…

772,376 500,0000…

0,35 929,0000…

35 190,000000,0000…

370 210,000000,0000…

102,0,0000…Ошибка60,940 000,0000.

3567,430 000,0000.

772,376 500,0000.

0,35 929,0000.

35 190,000000,0000.

370 210,000000,0000.

102,0,0000

Всего60,9 400 001 180 644 630,411193567,430 000 300 762 305,53519772,37 650 088 809 690,367190,35 929,0061935190,21 240 174 500,00019370210,2 623 499 864 456,00019102,192 761,00019

Скорректированный итог60,9 400 001 034 749 096,305183567,430 000 833 232,85318772,37 650 015 384 777,453180,35 929,0021835190,21 148 052,63218370210,7 740 588 270,52618102,152,10518a. R квадрат = 1,000 (Скорректированный R квадрат = .)На основании дисперсионного анализа можно сделать вывод, что два независимых показателя если и влияют на зависимые, то очень слабо. Это показатели Totalfleet, Percentageoftotalworld и Schoolenrollment, secondary (% gross) так как значение ошибки превосходит допустимый критерий значимости 5%. На остальные зависимые переменные влияние независимых высоко, так как значение ошибки равно нулю?9. Дискриминантный анализ

Цель дискриминантного анализа: формирование групп и построение для каждой группы дискриминантного уравнения. Таблица 24. Сводка результатов обработки наблюдений

Невзвешенные наблюденияNПроцент

Валидные0,0Исключенные

Пропущенные или лежащие вне диапазона коды группирующей переменной19 100,0По крайней мере одна пропущенная дискриминантная переменная0,0Оба групповых кода пропущены или лежат вне диапазона, и отсутствует по крайней мере одна дискриминантная переменная.

0,0Итого искл.

19 100,0Всего набл.

19 100,0 В результате проведения дискриминантного анализа получилось что все данные находятся в одой группе, а писать уравнение для одной группы не имеет смысла так как для 21 показателя оценить влияние на один зависимый невозможно. Заключение

Швейцария, какой мы ее знаем на сегодняшний день, существует с 1848 г. До этого времени она представляла собой непрочный союз суверенных кантонов, сотрудничество между которыми время от времени то углублялось, то становилось менее тесным. После принятия Конституция 1848 г. Швейцария утвердилась как федеративная республика с централизованным государственным аппаратом, ограничившим власть автономных кантонов. Такие сферы, как внешняя политика, постепенно переходила в компетенцию центрального правительства. С тех пор, как была принята Конституция, кантоны не имели больше право выйти из состава конфедерации.

Конституция была призвана балансировать справедливым образом интересы государства как единого целого с интересами автономных кантонов. Хотя Швейцария является федеративным государством (т.е. союзом суверенных кантонов с едиными федеральными органами власти), она все еще называется Конфедерацией. Как известно, слово «конфедерация» обозначает союз независимых государств, обладающих собственными структурами власти, которые объединяются для координации действий по некоторым внутрии внешнеполитическим вопросам. Причина путаницы заключается в том, что исторически сложившееся официальное название страны по латыни — Confoederatio Helvetica (отсюда и международное буквенное обозначение страны — CH), переводится как Швейцарская Конфедерация. На немецком языке Швейцария называется Schweizerische Eidgenossenschaft. Последнее слово не переводится ни на французский (ср.

C onfédération Suisse), ни итальянский (ср. C onfederazione Svizzera), ни английский (ср.

H elvetic Confederation) языки. Слово «Eidgenossenschaft» буквально означает «объединение присягнувших». Слово «Helvetic» восходит к названию жившего некогда здесь древнего кельтского племени гельветов.

Список литературы

:www.swissworld.org/ru/ekonomika

http://modern-econ.ru/ekonomika-rossii/osobennosti/otkrytaya-economika/sushnost.htmlwww.portal.euromonitor.com Крупнейшая статистическая база экономических показателей. Работает только с компьютеров кафедры «Мировая экономика"www.allworld.wallst.ru Экономическая информация по странам;www.datacenter.utoronto.chass.ca Сайт статистической информации;www.un.org United Nations (International Trade Statistics);www.worldbank.org World Bank Group.

http://www.worldeconomy.ru — Сайт «Мировая экономика»

http://humanearth.h1.ru Сайт «Проблемы человечества».

http://www.wdi.ru — Сайт «World development».www.businesspress.org www.iom.com