руб.В 2011 по сравнению с 2000
Импорт увеличился на 2196 млрд.
руб. или на 804.
4%В 2011
Импорт составил 2469 млрд.
руб. и по сравнению с 2000 увеличился на 2196 млрд.
руб., или на 804.
4%Расчет средних характеристик рядов. Средний уровень ряда y динамики характеризует типическую величину абсолютных уровней
Средний уровень ряда динамики
Среднее значение импорта с 2000 по 2011 составило 1116.
08 млрд.
руб.Средний темп роста
В среднем за весь период с 2000 по 2011 рост импорта составил 1.22Средний темп прироста
В среднем каждый период импорт увеличивалась на 22%.Средний абсолютный прирост представляет собой обобщенную характеристику индивидуальных абсолютных приростов ряда динамики. Средний абсолютный прирост
В среднем за весь период импорт увеличивался на 199.
64 тыс.
руб. с каждым периодом.
2.2 Описание тенденции развития импорта по федеральному округу за 2000;2011 гг. Система уравнений МНК: a0n + a1∑t = ∑ya0∑t + a1∑t2 = ∑y•tДля наших данных система уравнений имеет вид:
12a0 + 78a1 = 133 9378a0 + 650a1 = 115 228
Из первого уравнения выражаем а0 и подставим во второе уравнение
Получаем a0 = 197.
02, a1 = -164.
53Уравнение тренда: y = 197.
02 t — 164.
53Эмпирические коэффициенты тренда a и b являются лишь оценками теоретических коэффициентов βi, а само уравнение отражает лишь общую тенденцию в поведении рассматриваемых переменных. Коэффициент тренда b = 197.
02 показывает среднее изменение результативного показателя (в единицах измерения у) с изменением периода времени t на единицу его измерения. В данном примере с увеличением t на 1 единицу, y изменится в среднем на 197.
02.Ошибка аппроксимации. Оценим качество уравнения тренда с помощью ошибки абсолютной аппроксимации. Ошибка аппроксимации в пределах 5%-7% свидетельствует о хорошем подборе уравнения тренда к исходным данным. Поскольку ошибка больше 7%, то данное уравнение не желательно использовать в качестве тренда. Однофакторный дисперсионный анализ. Средние значения
ДисперсияСреднеквадратическое отклонение
Коэффициент эластичности. Коэффициент эластичности представляет собой показатель силы связи фактора t с результатом у, показывающий, на сколько процентов изменится значение у при изменении значения фактора на 1%.Коэффициент эластичности больше 1. Следовательно, при изменении t на 1%, Y изменится более чем на 1%. Другими словами — изменение t существенно влияет на Y. Эмпирическое корреляционное отношение. Эмпирическое корреляционное отношение вычисляется для всех форм связи и служит дляизмерение тесноты зависимости. Изменяется в пределах [0;1]. где
В отличие от линейного коэффициента корреляции он характеризует тесноту нелинейной связи и не характеризует ее направление. Изменяется в пределах [0;1]. Связи между признаками могут быть слабыми и сильными (тесными). Их критерии оцениваются по шкале Чеддока:
0.1 < η < 0.3: слабая;
0.3 < η < 0.5: умеренная;
0.5 < η < 0.7: заметная;
0.7 < η < 0.9: высокая;
0.9 < η < 1: весьма высокая;
Полученная величина свидетельствует о том, что изменение временного периода t существенно влияет на y. Коэффициент детерминации.
т.е. в 86.
8% случаев влияет на изменение данных. Другими словами — точность подбора уравнения тренда — высокая. Таблица 7. Расчетная таблицаtyt2y2t•yy (t)(y-ycp)2(y-y (t))2(t-tp)2(y-y (t)): y127317452927332.
49 710 789.
5 157 846.
4230.
250.
8 823 384 114 244 676 608.
5 605 413.
6 711 771.
2420.
250.
32 337 291 383 841 116 160.
52 553 660.
12 972.
6612.
250.
154 463 162 143 691 866 112.
54 426 517.
8 425 772.
976.
250.
355 610 253 721 003 032 576.
56 256 120.
3 444 334.
32.250.
3 567 963 663 361 647 837 184.
57 102 453.
3 449 095.
30.
250.
287 111 149 123 432 171 438 080.
5925.
8 410 731.
320.
250.
93 281 611 642 595 322 865 123 328.
61 244 942.
5 139 756.
552.
250.
1 292 154 814 639 716 305 993 728.
631 077 271.
1 297 431.
676.
250.
251 013 501 001 822 510 319 140 864.
6 454 717.
1 207 611.
9312.
250.
341 118 461 213 407 714 350 202 880.
66 532 778.
3 424 542.
9820.
250.
8 491 224 691 446 096 354 441 428 992.
681 830 383.
5 172 533.
5430.
250.
11 781 339 365 021 343 620 528 726 621 410 033 664.
92 844 400.
871 433.32Анализ точности определения оценок параметров уравнения тренда.
где m = 1 — количество влияющих факторов в модели тренда. Анализ точности определения оценок параметров уравнения трендаSb = 24.3По таблице Стьюдента находим TтаблTтабл (n-m-1;α/2) = (10;0.025) = 2.228Рассчитаем границы интервала, в котором будет сосредоточено 95% возможных значений Y при неограниченно большом числе наблюдений и t = 7(-164.
53 + 197.
02*7 — 2.228*674.
4; -164.
53 + 197.
02*7 — 2.228*674.
4)(540.
19;1889)Интервальный прогноз. Определим среднеквадратическую ошибку прогнозируемого показателя. m = 1 — количество влияющих факторов в уравнении тренда.
где L — период упреждения; уn+L — точечный прогноз по модели на (n + L)-й момент времени; n — количество наблюдений во временном ряду; Sy — стандартная ошибка прогнозируемого показателя; Tтабл — табличное значение критерия Стьюдента для уровня значимости α и для числа степеней свободы, равного n-2.Точечный прогноз, t = 13: y (13) = 197.
02*13 + -164.
53 = 2396.
7K1 = 724.
832 396.
7 — 724.
83 = 1671.
87; 2396.
7 + 724.
83 = 3121.
53Интервальный прогноз: t = 13: (1671.
87;3121.
53)Проверка гипотез относительно коэффициентов линейного уравнения тренда.
1) t-статистика. Критерий Стьюдента. Статистическая значимость коэффициента b подтверждается
Статистическая значимость коэффициента a не подтверждается
Доверительный интервал для коэффициентов уравнения тренда. Определим доверительные интервалы коэффициентов тренда, которые с надежность 95% будут следующими:(b — tнаблSb; b + tнаблSb)(197.
02 — 2.228•24.3; 197.
02 + 2.228•24.3)(142.
88;251.
16)(a — tнаблSa; a + tнабл Sa)(-164.
53 — 2.228•178.
84; -164.
53 + 2.228•178.
84)(-562.
99;233.
93)2) F-статистика. Критерий Фишера. Fkp = 4.96где m — количество факторов в уравнении тренда (m=1).Поскольку F > Fkp, то коэффициент детерминации (и в целом уравнение тренда) статистически значим.
2.3. Построение прогноза импорта федерального округа на 2012 год
Рисунок 5. Уравнение регрессии по ЮФОТеперь проведем прогноз по Северо-Кавказскому Федеральному округу. На основе исходных данных за 2010;2011 годы видим, что на импорт Северного Кавказа составляет в 2010 году:
Таким образом, в рассчитанное уравнение регрессии может быть использовано и для Северо-Кавказского Федерального округа. Согласно построенному прогнозу, в 2013;2014 годах будет наблюдаться рост импорта по СКФО. Рисунок 6. Уравнение регрессии и прогноз на 2013;2014 годы
Заключение
В рамках подготовки данной курсовой работы был проведён анализ динамики импорта
Северо-Кавказского и Южного Федерального округов. В рамках этой работы были выполнены следующие задачи: — описано содержание и цели таможенной статистики внешней торговли;- описана методология таможенной статистики внешней торговли; - предоставлены основные показатели внешней торговли; - проведен анализ динамики импорта. Характер и структуру внешней торговли СКФО формирует внешнеторговая деятельность участников ВЭД Ставропольского края, определяя приоритеты в экспорте за продукцией химической промышленности и продовольственными товарами, а в импорте — за оборудованием и продовольственными товарами. Пассивный торговый баланс в большинстве субъектов Российской Федерации округа, снижение положительных значений сальдо в Ставропольском крае и Республике Северная Осетия — Алания свидетельствуют о смещении акцента в сторону импортных операций. Сохранение неэффективной структуры экспорта ввиду невысокой доли товаров с глубокой степенью переработки. Ориентация внешнеторговых потоков на страны дальнего зарубежья с увеличением их доли в структуре как экспорта, так и импорта. Опережающие темпы роста товарооборота Карачаево-Черкесской Республики (в 2 раза) по отношению к другим субъектам РФ СКФО за счет импортных операций.
Список литературы
Федеральный закон от 8 декабря 2003 г. № 164-ФЗ «Об основах государственного регулирования внешнеторговой деятельности"Вестник банка России от 15 мая 2006 года № 28−29 (898−899)Вестник банка России от 14 мая 2007 года № 26−27 (970−971)Вестник банка России от 23 августа 2007 года № 48−49 (992−993)Гальперин В.Н., Гребенников П. И. и др. Макроэкономика.
— С.-Петербург: Университет экономики и финансов, 2004.-102с.Авдокушин Е. Ф. Международные экономические отношения: учебник. — М.: Экономистъ, 2004.-212с.Булатова А. С. Мировая экономика: Учебник — М.: Юристъ, 2002.-633с.
Гусаров В. М. Статистика: Учебное пособие для вузов. — М.: ЮНИТИ-ДИАНА, 2003.-89с. Дергачев В. А. Международные экономические отношения: Учебник для студентов вузов, обучающихся по специальностям 60 600 «Мировая экономика», 60 400 «Финансы и кредит"-М.: ЮНИТИ — ДАНА, 2005. 87с. Евдокимов А. И. Международные экономические отношения: учебник .- М.: изд-во Проспект, ТК Велби, 2006.-225с.Елова М. В., Муравьева Е. К. и др.; Под ред. А. К. Шуркалина, Н. С. Цыпиной Мировая экономика: введение во внешнеэкономическую деятельность: Учебное пособие для вузов. -
М.: Логос, 2002. — 135 с. Клинов В. И. Современные тенденции развития машиностроения // Вопросы экономики. 2006.
— № 9-С.4−6.Кобрина И. А. Внешняя торговля России в первой половине 2006 года // Российский внешнеэкономический вестник.
2006. — № 9-С12−14.Матвеева Т. Ю.
Введение
в макроэкономику — М.: ГУ-ВШЭ. — 2004.-165с.Рыбалкина В. Е. Международные экономические отношения: Учебник — М.: Юнити, 2001.-323с.
Сельцовский В.Л. Экономико-статистические методы анализа внешней торговли. — М.: Финансы и статистика, 2004.-97с.Смитиенко Б. М. Международные экономические отношения. — М.: ИНФРА-М, 2005.-198с.Фомичев В. И. Международная торговля: Учебник. — М.: ИНФРА-М, 2003.
— 156с. Шепелев С. В. Современные тенденции в вывозе частного капитала из России: масштабы, структура, пути оптимизации // Российский внешнеэкономический вестник. 2006. — № 5Россия в цифрах: Статистический сборник — М.: Статистика России, 2007. www.cbr.ru — официальный сайт Центрального Банка Росси
http://www.fsgs.ru — Федеральная служба государственной статистики
http://www.economy.gov.ru — Министерство экономического развития и торговли РФ
http://www.budgetrf.ru — Бюджетная система РФ
http://www.newsru.com — новости экономики
http://www.rusimpex.ru — Российский центр внешней торговли
Приложение АТаблица 1. Единицы наблюдения в таможенной статистике внешней торговли
ЭкспортИмпорттовары, вывозимые в соответствии с таможенным режимом экспортатовары, ввозимые для выпуска внутреннего потребления (для свободного обращения);товары, вывозимые с таможенной территории государства при завершении действия таможенного режима переработки на таможенной территориитовары, ввозимые и помещаемые под таможенный режим реимпортатовары, вывозимые для переработки вне таможенной территориитовары, ввозимые для переработки на таможенной территориитовары, вывозимые с таможенной территории государства при завершении действия таможенного режима переработки для внутреннего потреблениятовары, ввозимые после переработки вне таможенной территориитовары, вывозимые с таможенной территории государства и помещаемые под таможенный режим реэкспортатовары, ввозимые в соответствии с таможенным режимом переработки для внутреннего потребления (для свободного обращения)
отечественные товары, помещаемые в магазины беспошлинной торговли для реализациииностранные товары, ввозимые для реализации в магазинах беспошлинной торговлиотечественные товары, временно вывозимые за пределы таможенной территории государства сроком на один год и болееиностранные товары, временно ввозимые на таможенную территорию государства сроком на один год и болеетовары, вывозимые с таможенной территории государства и предназначенные для предупреждения и ликвидации стихийных бедствий и иных чрезвычайных ситуацийтовары, ввозимые на таможенную территорию государства и предназначенные для предупреждения и ликвидации стихийных бедствий и иных чрезвычайных ситуацийтовары, ввозимые с территории иностранных государств и помещаемые под таможенный режим свободной таможенной зоны и складаввозимые товары, от которых лицо отказывается в пользу государства
Таблица 2. Исходные данные ЮЖНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГСЕВЕРО-КАВКАЗСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ2 000 273 2 001 338 2 002 372 2 003 463 2 004 610 2 005 796 20 061 111 20 071 611 20 082 154 20 091 350 2 010 184 623 420 112 371 712
