Статистика внешнеэкономических связей. Динамика экспорта и импорта в РФ

Автор: Пользователь скрыл имя, 08 Ноября 2010 в 15:28, курсовая работа

Краткое описание

По прогнозам Минэкономразвития РФ, импорт продовольствия к 2009 году вырастет. Рост доходов населения ведет к опережающему спросу на высококачественные товары, и отечественное производство не может удовлетворить этот спрос в полном объеме.
Важно не только точно прогнозировать объем импорта, но и точно учитывать его объем [6]. Реальный размер импорта в Россию, согласно тщательно собранным данным иностранных таможен, примерно на треть выше объема того же импорта, но по данным российской официальной статистики. Так, исходя из данных статистических и таможенных органов внешнеторговых партнеров России, в 2005 году в нашу страну было экспортировано товаров и услуг на сумму $128 млрд., тогда как российская статистика импорта зафиксировала лишь $98,3 млрд. В Федеральной таможенной службе разность объясняют как занижением таможенной стоимости товаров, так и расхождением методик учета: российская статистика не учитывает мелких челноков и автоперегонщиков.

Введение 3
Глава 1. Эконометрическое моделирование динамики экспорта РФ 8
1.1.Построение регрессии 11
1.2. Дисперсионный анализ для линейной регрессии 14
1.3. Изучение качества линейной регрессии 16
1.4. Колеблемость признака 18
Глава 2. Эконометрическое моделирование динамики импорта РФ 21
2.1. Построение регрессии 22
2.2. Дисперсионный анализ для линейной регрессии 25
2.3. Эластичность показательной регрессии 27
2.4. Изучение качества линейной регрессии 27
Доверительные интервалы для оцененных параметров 27
Критерий Фишера значимости всей регрессии 28
2.5. Колеблемость признака 29
Заключение 32
Литература 39

Скачать в ZIP (251.80 Кб) Сколько стоит заказать работу?

Файлы: 1 файл

КУрсовая Статистика внешнеэкономических связей. Динамика экспорта и импорта в РФ.doc

— 563.50 Кб (Скачать)

январь 2002 г.	6,8	9	22,30
февраль 2002 г.	6,9
март 2002 г.	8,6
апрель 2002 г.	9,0	10	25,50
май 2002 г.	8,3
июнь 2002 г.	8,2
июль 2002 г.	9,1	11	28,60
август 2002 г.	9,6
сентябрь 2002 г.	9,9
октябрь 2002 г.	10,2	12	30,30
ноябрь 2002 г.	9,2
декабрь 2002 г.	10,9
январь 2003 г.	9,5	13	30,50
февраль 2003 г.	9,7
март 2003 г.	11,3
апрель 2003 г.	9,9	14	31,00
май 2003 г.	10,1
июнь 2003 г.	11,0
июль 2003 г.	11,0	15	33,80
август 2003 г.	11,5
сентябрь 2003 г.	11,3
октябрь 2003 г.	12,4	16	38,00
ноябрь 2003 г.	11,7
декабрь 2003 г.	13,9
январь 2004 г.	10,8	17	36,40
февраль 2004 г.	12,0
март 2004 г.	13,6
апрель 2004 г.	14,2	18	41,40
май 2004 г.	13,4
июнь 2004 г.	13,8
июль 2004 г.	14,5	19	47,20
август 2004 г.	16,2
сентябрь 2004 г.	16,5
октябрь 2004 г.	16,7	20	52,36
ноябрь 2004 г.	16,4
декабрь 2004 г.	19,3
январь 2005 г.	15,2	21	52,50
февраль 2005 г.	17,0
март 2005 г.	20,3
апрель 2005 г.	20,2	22	60,40
май 2005 г.	20,4	22	60,40

июнь 2005 г.	19,8
июль 2005 г.	21,5	23	65,70
август 2005 г.	22,0
сентябрь 2005 г.	22,2
октябрь 2005 г.	22,2	24	69,00
ноябрь 2005 г.	22,2
декабрь 2005 г.	24,6
январь 2006 г.	20,9	25	67,40
февраль 2006 г.	22,1
март 2006 г.	24,4
апрель 2006 г.	24,3	26	76,60
май 2006 г.	27,0
июнь 2006 г.	25,3
июль 2006 г.	25,8	27	79,80
август 2006 г.	28,1
сентябрь 2006 г.	25,9
октябрь 2006 г.	24,9	28	80,50
ноябрь 2006 г.	25,6
декабрь 2006 г.	30,0
январь 2007 г.	21,0	29	71,00
февраль 2007 г.	23,6
март 2007 г.	26,4

Построим показательную регрессию для экспорта [20]

Обозначим ln(f)=y, ln(a)=alpha, ln(b)=beta. Получим

Оценим линейную регрессию

1.1.Построение регрессии

Для регрессии вида

найдем коэффициенты по формулам [11]

Вычислим

Тогда

Откуда

Тогда линейная регрессия будет иметь вид

Смысл коэффициента beta заключается в том, что при изменении значения X на 1 единицу Y меняется на 0,05.Параметры показательной регрессии

Нарисуем точки и регрессию:

1.2. Дисперсионный анализ для линейной регрессии

Среднее Y

Остаточная вариация (RSS)

Общая вариация (TSS)

Объясняемая вариация (ESS)

Правило сложения дисперсий выполняется

Подсчитаем оценку дисперсии ошибки, т.е. [4]

Среднее X

Найдем оценки дисперсий коэффициентов регрессии

по формулам

Получим

1.3. Изучение качества линейной регрессии

Доверительные интервалы для оцененных параметров

уровень доверия

Количество степеней свободы 27. Критическое значение статистики Стьюдента

Доверительный интервал [8] для beta

равен

Не можем на данном уровне значимости принять гипотезу beta=0 т.к. не попадает в доверительный интервал. Доверительный интервал для alpha

равен

Мы не можем на данном уровне значимости принять гипотезу alpha=0 т.к. не попадает в доверительный интервал.

Критерий Фишера значимости всей регрессии

Коэффициент корреляции [12]

где

показывает, что связь сильна. Коэффициент детерминации

показывает, что регрессия объясняет 94, 69 процентов вариации признака.

Убедимся в значимости модели с помощью статистики Фишера

которая больше критического значения

Следовательно, регрессия значима. Проверим значимость коэффициента корреляции [7]

поэтому выборочный коэффициент корреляции значимо отличается от нуля.

Средняя ошибка аппроксимации

1.4. Колеблемость признака

Колеблемость - это отклонения уровней динамического ряда от тренда, т.е. остатки регрессии [19].

Найдем остатки регрессии (т.е. очищаем признак от тренда)

Нарисуем график остатков

Среднее линейное отклонение уровней ряда от тренда описывается показателем

т.е. среднее абсолютное отклонение от тренда равно

Амплитуда колебаний есть разность максимального и минимального отклонения и показывает максимальный разброс отклонений [3].

Выполним прогноз на следующие кварталы:

Информация о работе Статистика внешнеэкономических связей. Динамика экспорта и импорта в РФ