1.3 Система статистических и аналитических показателей, характеризующих экспорт

Статистическим показателем является количественная характеристика социально - экономических явлений и процессов в условиях качественной определенности. В свою очередь система статистических показателей определяется как совокупность взаимосвязанных показателей, имеющая одноуровневую или многоуровневую структуру и нацеленная на решение конкретной статистической задачи.

• Заметим, что в случае, когда сравнение проводится с периодом времени, начальным в ряду динамики, получают базисные показатели. Если же сравнение производится с предыдущим периодом или моментом времени, то говорят о цепных показателях.
• Система средних показателей динамики включает: средний уровень ряда, средний абсолютный прирост, средний коэффициент роста.
• Средний уровень ряда - это показатель, обобщающий итоги развития явления за единичный интервал или момент из имеющейся временной последовательности. Расчет среднего уровня ряда динамики определяется видом этого ряда и величиной интервала, соответствующего каждому уровню.
• Средний уровень ряда будет рассчитываться для интервальных рядов как средняя арифметическая.
• Данные показатели представлены в таблице 1.3.
• Таблица 1.3
• Средние показатели динамики

Наименование показателя	Формула расчета	Значение для анализа
Средний абсолютный прирост		показывает, на сколько в среднем за единицу времени должен увеличиваться или уменьшаться уровень ряда в абсолютном выражении, чтобы, отправляясь от начального уровня, за данное число периодов достигнуть конечного уровня
Средний коэффициент роста		показывает, во сколько раз в среднем за единицу времени должен увеличиваться или уменьшаться уровень ряда, чтобы, отправляясь от начального уровня, за данное число периодов достигнуть конечного уровня.

• Далее необходимо изучить структуру экспорта по важнейшим товарам и странам - торговым партнерам. Таблица 1.4 определяет необходимые показатели для расчетов.
• Таблица 1.4
• Средние показатели динамики

Наименование показателя	Формула расчета	Значение для анализа
цепной показатель структурных сдвигов		показывают, на сколько в среднем отличается удельный вес одного структурного элемента в отчетный период времени по сравнению с предшествующим периодом;
средняя величина показателя структурных сдвигов
цепной показатель структурных сдвигов (gцеп)		учитывает структурные сдвиги только тех элементов структуры, у которых изменение удельных весов сохранило направление по сравнению с предыдущим периодом;
коэффициент монотонности		определяет направление структурных сдвигов

• Второй раздел курсовой работы также предполагает проведение корреляционно-регрессионного анализа.
• Задачи корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты связи между варьирующими признаками, определению неизвестных причинных связей и оценке факторов оказывающих наибольшее влияние на результативный признак.
• Задачи регрессионного анализа лежат в сфере установления формы зависимости, определения функции регрессии, использования уравнения для оценки неизвестных значении зависимой переменной.
• Первым этапом в проведении исследования является построение специального графика, называемого корреляционное поле или диаграмма рассеяния. По расположению точек, по их концентрации в определенном направлении можно судить о наличии связи.
• Таблица 1.5 предопределяет показатели, необходимые для расчета в целях оценки связи между показателями.
• Таблица 1.5
• Показатели корреляционного анализа

Наименование показателя	Формула расчета	Значение для анализа
линейный коэффициент корреляции		количественная оценка тесноты связи
средняя ошибка линейного коэффициента корреляции		рассчитывается при небольшом числе наблюдений (n<30); необходим для дальнейших расчетов
фактическое значение t-критерия Стьюдента		проверка значимости линейного коэффициента корреляции

• Заметим, что коэффициент корреляции принимает значения в интервале от -1 до 1. Принято считать, что если |r| < 0,30, то связь слабая; при |r| = (0,3ч0,7) - средняя; при |r| > 0,70 - сильная, или тесная. Когда |r| = 1 - связь функциональная. Если же r принимает значение около 0, то это дает основание говорить об отсутствии линейной связи между У и X.
• Критическое значение t-критерия определяется из таблицы значений t-критерия Стьюдента. При заданном уровне значимости б (обычно б=0,05) критическим будет t, соответствующее числу степеней свободы k=n-2. Коэффициент регрессии считается существенным или значимым, если выполняется соотношение t_факт > t_крит.
• Для характеристики влияния изменений Х на вариацию У служат методы регрессионного анализа. В случае парной линейной зависимости строится регрессионная модель.
• В данной работе аналитически парная регрессия будет описана логарифмическим уравнением (y = a₀+ a₁•lnx).
• Для определения коэффициентов в уравнении регрессии используют систему нормальных уравнений для определения коэффициентов в уравнении регрессии для логарифмической зависимости:
• Важен смысл параметров: а₁ - это коэффициент регрессии, характеризующий влияние, которое оказывает изменение Х на У. Он показывает, на сколько единиц в среднем изменится У при изменении Х на один процент.
• Параметр a₀ - это постоянная величина в уравнении регрессии. Экономического смысла он не имеет, но в ряде случаев его интерпретируют как начальное значение У.
• Для принятия решения на основе уравнения регрессии необходимо произвести оценку существенности связи. Таблица 1.6 определяет необходимые для расчета показатели для оценки связи.
• Таблица 1.6
• Показатели проверки адекватности модели

Наименование показателя	Формула расчета	Значение для анализа
t-критерий Стьюдента		проверка значимости коэффициента регрессии с помощью t-критерия Стьюдента
F-критерий Фишера		проверка адекватности всей модели
коэффициент детерминации		определение, в какой степени вариация переменной y объясняется уравнением регрессии
средняя ошибка аппроксимации		проверка на адекватность - соответствие имеющимся статистическим данным

• В 3-м разделе курсовой работы предполагается проведение расчета прогнозных значений экспорта. Будут рассчитаны следующие показатели (таблица 1.7).
• Таблица 1.7
• Показатели, необходимые для корректного построения прогноза

Наименование показателя	Формула расчета	Значение для анализа
критерий нулевого среднего		определение постоянной систематической ошибки и адекватности
коэффициент Дарбина-Уотсона		проверка наличия автокорреляции
коэффициент асимметрии		мера "скошенности" распределения
коэффициент эксцесса		мера "крутости" распределения
средняя абсолютная ошибка		характеристика точности
средняя квадратическая ошибка
границы доверительных интервалов		интервалы, в которые с заданной степенью вероятности попадут истинные значения показателя

• Таким образом, с помощью изложенных выше статистических и аналитических показателей будет производиться исследование экспорта в данной курсовой работе.
• Показатели динамики и структурных сдвигов позволят выявить основную тенденцию в изменении экспорта, а также исследовать структурные изменения во времени, позволят исследовать динамику и структуру экспорта по важнейшим товарам и странам - торговым партнерам.
• Корреляционно-регрессионный анализ позволит установить степень тесноты связи между экспортом и (например) таможенными платежами или их составляющими, а также описать форму связи в соответствии с построенной моделью, т.е. корреляционно-регрессионный анализ позволит выявить факторы, влияющие на экспорт, определить количественную оценку их влияния.

Показатели, необходимые для корректного построения прогноза позволят произвести экономический прогноз с большей степенью достоверности позволят выявить основную тенденцию развития (тренда) экспорта и построить адекватную модель взаимосвязи.

Содержание
• Введение
• 1. Статистический учет экспорта в таможенной статистике
• 1.1 Цель и задачи таможенной статистики внешней торговли
• 1.2 Методология таможенной статистики внешней торговли РФ в части учета экспортных поставок товара
• Методология таможенной статистики внешней торговли РФ в части учета экспортных поставок товара
• 1.3 Система статистических и аналитических показателей, характеризующих экспорт
• 2. Исследование экспорта в зоне деятельности ДВТУ
• 2.1 Исследование динамики и структуры экспорта по важнейшим товарам и странам - торговым партнерам за 2006-2010 гг.
• 2.2 Корреляционно-регрессионный анализ экспорта за 2008-2009 гг.
• 3. Исследование тенденции и построение прогноза экспорта в зоне деятельности ДВТУ на 4-й квартал 2011 г.
• Заключение
Похожие материалы
• Федеральная таможенная служба
• 1.4. Основные экономико-статистические методы анализа внешнеторгового оборота
• 18 Экономико-статистические методы менеджмента
• 23.Экономико-математические методы в экономическом анализе
• Раздел 3. Применение статистических методов анализа социально-экономических явлений (по материалам Российского статистического ежегодника).
• 1.8. Экономико-математические методы анализа хозяйственной деятельности
• 7.1.Экономико-статистические методы
• 2.4. Использование экономико-математических методов в экономическом анализе
• 1. Экономико-статистический анализ
• 5.2. Экономико-статистический метод