Статистический анализ изменений во внешней торговле и экономике Ивановской области

 

 

 

Прогноз: 17,88

 

mad	1,315347
mse	2,379788

 

 

 

 

Экспорт

 

месяц	объем импорта	4 кварт скольз ср	центрир сс	yi/ti	сезонная оценка
1	3,5				1,01
2	3,8				0,99
3	3,9	3,85	3,95	0,987342	1,01
4	4,2	4,05	4,075	1,030675	0,99
5	4,3	4,1	4,1625	1,033033	1,01
6	4	4,225	4,1875	0,955224	0,99
7	4,4	4,15	4,1125	1,069909	1,01
8	3,9	4,075	4,1	0,95122	0,99
9	4	4,125	4,07625	0,981294	1,01
10	4,2	4,0275	4,065	1,03321	0,99
11	4,01	4,1025	4,14	0,968599	1,01
12	4,2	4,1775	4,2025	0,999405	0,99
1	4,3	4,2275	4,18875	1,026559	1,01
2	4,4	4,15			0,99
3	3,7				1,01
прогноз	3,86				0,99

 

 

десезонолиз исх данных	тренд	Е	модуль	модуль^2
2,49	2,6639	0,8361	0,8361	0,70
2,81	2,7868	1,0132	1,0132	1,03
2,89	2,8941	1,0059	1,0059	1,01
3,21	2,9858	1,2142	1,2142	1,47
3,29	3,0619	1,2381	1,2381	1,53
3,01	3,1224	0,8776	0,8776	0,77
3,39	3,1673	1,2327	1,2327	1,52
2,91	3,1966	0,7034	0,7034	0,49
2,99	3,2103	0,7897	0,7897	0,62
3,21	3,2084	0,9916	0,9916	0,98
3,00	3,1909	0,8191	0,8191	0,67
3,21	3,1578	1,0422	1,0422	1,09
3,29	3,1091	1,1909	1,1909	1,42
3,41	3,0448	1,3552	1,3552	1,84
2,69	2,9649	0,7351	0,7351	0,54

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

mad 1,003

mse 1,045888819

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4. Статистическое  изучение взаимосвязей показателей  таможенной статистики

4.1.Формирование  исходной информационной базы

Особое место в решении аналитических задач таможенной статистики занимают исследования причинно-следственных связей различных показателей, что позволяет выявить факторы оказывающие основное влияние на изменение изучаемых процессов.

Для выполнения данной работы нам понадобятся два признака, факторный – стоимость в млн. долл. США и результативный – объем внешней торговли в млн. тонн по Ивановской области.

2008	1,091562	50,2
2009	0,871171	43,4
2010	1,000601	48,5
2011	1,170581	72,6
2012	1,744394	96,3
2013	1,784003	90

Исходные данные

Исходные данные

 

 

 

 

 

В данном случае связь прямая линейная.

4.2.Количественная оценка  тесноты связи

Теперь необходимо рассчитать количественную оценку тесноты связи с помощью метода корреляционного анализа.

Корреляционный анализ имеет своей задачей количественное определение тесноты связи между двумя признаками (при парной связи) и между результативным и множеством факторных признаков (при многофакторной связи).

Линейный коэффициент корреляции находится по формуле:

,

где средние значения Х и У,

 – среднее квадратическое  отклонение Х и У.

Дисперсию находим по формуле:

,

где – значение признака,

 – среднее значение  признака,

n – количество признаков.

=0,3

= 20,8

, связь сильная

4.3.Подбор уравнения регрессии.

Для определения уравнения зависимости используют линейное уравнение регрессии.

Уравнение регрессии имеет вид:

,

где  ,

а =5,7.

4.4.Проверка качества  уравнения регрессии

Для проверки качества модели используются показатели адекватности и точности.

Коэффициент детерминации показывает, на сколько процентов вариация результативного признака объясняется вариацией первого признака, входящего в множественное уравнение регрессии.

= 1,18

Средняя квадратическая ошибка рассчитывается по формуле:

= 24,71

где – значение признака,

n – количество признаков,

h-количество параметров в уравнении регрессии.

СКО показывает величину возможного отклонения полученной в результате выборки средней арифметической от такой же средней по всей совокупности. Величина ошибки средней арифметической находится в прямой зависимости от среднего квадратического отклонения, характеризующего величину рассеяния или степень различия между отдельными замерами, и в обратной зависимости от числа замеров. 

Средняя ошибка аппроксимации показывает среднее отклонение расчетных значений от фактических и рассчитывается по формуле:

=0,04

Средняя ошибка аппроксимации составляет 0,04 %. Это значит, что качество тренда, исходя из относительных отклонений по каждому наблюдению, признается хорошим, так как в норме средняя ошибка аппроксимации колеблется в пределах до 7%.

4.5.Прогноз на основе  уравнения регрессии

На основе полученного уравнения регрессии делают прогноз результативного признака У при задаваемом значении Х.

Точечный прогноз рассчитывается по формуле:

 

 

где подставляется значение любое значение Х.

Интервальный прогноз:

(),

где t – критерий Стьюдента,

 – средняя ошибка  прогноза.

,

Прогнозное значение лежит в интервале от 24,30 до 36,60

Анализ внешнеэкономической деятельности Ивановской области (далее – ВЭД Ивановской области) за 2012 и 2013 годы показал, что наблюдалась тенденция к росту оборота внешней торговли. В 2012 году внешнеторговый оборот, совершенный участниками ВЭД Ивановской области, составил 879,2 млн. долларов США, в 2013 году оборот внешней торговли вырос до 998,4 млн. долларов США, увеличившись на 13,6%.

Обладая достаточно высококвалифицированными трудовыми ресурсами при пониженной стоимости рабочей силы, Ивановская область представляет собой огромный рынок товаров и услуг. Однако степень реализации этого потенциала во внешнеэкономической сфере весьма скромна. Доля региона в российском внешнеэкономическом обороте в 2012 - 2013 годах составила около 0,11%. На состоянии внешней торговли до сих пор болезненно отражаются резкое сокращение хозяйственных связей с другими бывшими советскими республиками в результате распада СССР и свертывание торговли с бывшими социалистическими странами - членами СЭВ, которые до начала 90-х годов были главными потребителями отечественной текстильной и машиностроительной продукции.

Но если роль Ивановской области в российской внешней торговле невелика, то для нее самой значение внешнеэкономической сферы весьма существенно. Внешняя торговля остается важным источником поступления импортных товаров, а также играет большую роль в снабжении населения области продовольствием и различными товарами потребительского назначения.