«Анализ влияния факторов на результаты внешнеторговой деятельности – наименее изученная проблема статистики внешней торговли. Изучение стохастических связей во внешней торговле в настоящее время носит эпизодический характер. С одной стороны это связано с «молодостью» таможенной статистики, как науки. С другой стороны причиной является отсутствие специалистов-статистиков занимающихся изучением стохастических связей на местах. В-третьих, информационная база для изучения влияния разнообразных факторов на результаты внешнеторговой деятельности выходит за рамки базы данных ГТК-ФТС. Появляется необходимость в привлечении дополнительной информации, например информации Федеральной службы Государственной статистики России, что требует отлаженных механизмов взаимообмена информацией, либо изыскания иных возможностей получения необходимых данных» .

«Один из наиболее общих законов объективного мира – закон всеобщей связи и зависимости между явлениями. Естественно, что, исследуя явления в самых различных областях, статистика неизбежно сталкивается с зависимостями как между количественными, так и между качественными показателями, признаками. Ее задача – обнаружить (выявить) такие зависимости и дать им количественную характеристику.

Среди взаимосвязанных признаков (показателей) одни могут рассматриваться как определенные факторы, влияющие на изменение других (факторные ), а вторые (результативные ) ­ ­– как следствие, результат влияния первых.

Существует 2 вида связи между отдельными признаками: функциональная и стохастическая (статистическая), частным случаем которой является корреляционная.

Связь между двумя переменными x и y называется функциональной , если определенному значению переменной x строго соответствует одно или несколько значений другой переменной y , и с изменением значения x значение y меняется строго определенно. Такие связи обычно встречаются в точных науках. Например, известно, что площадь квадрата равна квадрату его стороны (S = a 2 ). Это соотношение характерно для каждого единичного случая (квадрата), это так называемая жестко детерминированная связь. Такие связи можно встретить и в таможенном деле. Например, связь между суммой адвалорной таможенной пошлины (y) и таможенной стоимостью товара (x) , облагаемого по фиксированной адвалорной ставке таможенной пошлины, например 5%, легко можно выразить формулой y = 0,05х . Для изучения функциональных связей применяется индексный метод, которыйрассматривается в теме 8.

Существуют и иного рода связи, где взаимно действуют многие факторы, комбинация которых приводит к вариации значений результативного признака (показателя) при одинаковом значении факторного признака. Например, при изучении зависимости величины таможенных платежей, поступающих в федеральный бюджет, от количества товаров, перемещаемых через таможенную границу государства, (или от стоимостного товарооборота) последние будут рассматриваться как факторный признак, а величина таможенных платежей – как результативный. Между ними нет жестко детерминированной связи, т.е. при одном и том же количестве перемещенных через таможенную границу товаров (или стоимости товарооборота) величина таможенных платежей, перечисленных разными таможнями будет различной, так как кроме количества товаров, перемещаемых через таможенную границу государства, (или стоимость товарооборота) на величину таможенных платежей влияет много других факторов (различная номенклатура товаров, для которых применяются различные таможенные пошлины, сборы и льготы; различные таможенные режимы перемещения товаров через таможенную границу и др.), комбинация которых вызывает вариацию величины таможенных платежей.

Там, где взаимодействует множество факторов, в том числе и случайных, выявить зависимости, рассматривая единичный случай, невозможно. Такие связи можно обнаружить только при массовом наблюдении как статистические закономерности. Выявленная таким образом связь именуется стохастической .

Корреляционная связь – понятие более узкое, чем стохастическая связь, это ее частный случай. Именно корреляционные связи являются предметом изучения статистики.

Корреляционная связь – это связь, проявляющаяся при большом числе наблюдений в виде определенной зависимости между средним значением результативного признака и признаками-факторами. Другими словами, корреляционную связь условно можно рассматривать как своего рода функциональную связь средней величины одного признака (результативного) со значением другого (или других). При этом, если рассматривается связь средней величины результативного показателя y с одним признаком-фактором x , корреляция называется парной , а если факторных признаков 2 и более (x 1 , x 2 , …, x m ) – множественной .

По характеру изменений x и y в парной корреляции различают прямую и обратную связь. При прямой связи значения обоих признаков изменяются в одном направлении, т.е. с увеличением (уменьшением) значений x увеличиваются (уменьшаются) и значения y . При обратной связи значения факторного и результативного признаков изменяются в разных направлениях.

Изучение корреляционных связей сводится в к решению следующих задач:

1) выявление наличия (отсутствия) корреляционной связи между изучаемыми признаками;

2) измерение тесноты связи между двумя (и более) признаками с помощью специальных коэффициентов (эта часть исследования именуется корреляционным анализом);

3) определение уравнения регрессии – математической модели, в которой среднее значение результативного признака у рассматривается как функция одной или нескольких переменных – факторных признаков (эта часть исследования именуется регрессионным анализом).

34. Корреляционно-регрессионный анализ связей показателей внешней торговли.

Общий термин «корреляционно-регрессионный анализ » подразумевает всестороннее исследование корреляционных связей (т.е. решение всех трех задач).

3. Коэффициент корреляции знаков (Фехнера) – простейший показатель тесноты связи, основанный на сравнении поведения отклонений индивидуальных значений каждого признака (x и y ) от своей средней величины. При этом во внимание принимаются не величины отклонений () и (), а их знаки («+» или «–»). Определив знаки отклонений от средней величины в каждом ряду, рассматривают все пары знаков и подсчитывают число их совпадений (С ) и несовпадений (Н ). Тогда коэффициент Фехнера рассчитывается как отношение разности чисел пар совпадений и несовпадений знаков к их сумме, т.е. к общему числу наблюдаемых единиц:

. (1)

Очевидно, что если знаки всех отклонений по каждому признаку совпадут, то К Ф = 1, что характеризует наличие прямой связи. Если все знаки не совпадут, то К Ф =– 1(обратная связь). Если же åС=åН , то К Ф = 0. Итак, как и любой показатель тесноты связи, коэффициент Фехнера может принимать значения от 0 до 1. Однако, если К Ф = 1, то это ни в коей мере нельзя воспринимать как свидетельство функциональной зависимости между х и у .

Средние значения факторного и результативного признаков определяем по формуле средней арифметической простой Ошибка! Источник ссылки не найден. :

; .

В двух последних столбцах таблицы 2 приведены знаки отклонений каждого х и у от своей средней величины. Число совпадений знаков – 10, а несовпадений – 2, тогда определяем коэффициент корреляции знаков (Фехнера) по формуле. (1):

К Ф =

Таблица 2. Вспомогательная таблица для расчета коэффициента Фехнера

№ месяца	x	y	x –	y –
	27,068	172,17	–	–
	29,889	200,90	–	–
	34,444	231,83	–	–
	33,158	232,10	–	–
	37,755	233,40	+	–
	37,554	236,99	+	–
	37,299	246,53	+	+
	40,370	253,62	+	+
	37,909	256,43	+	+
	38,348	261,89	+	+
	39,137	259,36	+	+
	46,298	278,87	+	+
Итого	439,229	2864,09

Обычно такое значение показателя тесноты связи характеризует заметную прямую зависимость между x и y , однако, следует иметь в виду, что поскольку К Ф зависит только от знаков и не учитывает величину самих отклонений х и у от их средних величин, то он практически характеризует не столько тесноту связи, сколько ее наличие и направление.

4. Линейный коэффициент корреляции – самый популярный измеритель тесноты линейной связи между двумя количественными признаками x и y . Он основан на предположении, что при полной независимости признаков x и у отклонения значений факторного признака от средней () носят случайный характер и должны случайно сочетаться с различными отклонениями (). При наличии значительного перевеса совпадений или несовпадений таких отклонений делается предположение о наличии связи между x и y .

В отличие от К Ф в линейном коэффициенте корреляции учитываются не только знаки отклонений от средних величин, но и значения самих отклонений, выраженные для сопоставимости в единицах среднего квадратического отклонения t :

Линейный коэффициент корреляции r представляет собой среднюю величину из произведений нормированных отклонений для x и у :

, (2) или . (3)

Числитель формулы. (3), деленный на n , представляющий собой среднее произведение отклонений значений двух признаков от их средних значений, называется коэффициентом ковариации – это мера совместной вариации факторного x и результативного y признаков:

Недостатком коэффициента ковариации является то, что он не нормирован, в отличие от линейного коэффициента корреляции. Очевидно, что линейный коэффициент корреляции представляет собой частное от деления ковариации между х и у на произведение их средних квадратических отклонений:

Путем несложных математических преобразований можно получить и другие модификации формулы линейного коэффициента корреляции, например:

, (6) , (7)

, (8) . (9)

Линейный коэффициент корреляции может принимать значения от –1 до +1, причем знак определяется в ходе решения. Например, если , то r по формуле (6) будет положительным, что характеризует прямую зависимость между х и у , в противном случае (r< 0) – обратную связь. Если , то r= 0, что означает отсутствие линейной зависимости между х и у , а при r= 1 – функциональная зависимость между х и у . Следовательно, всякое промежуточное значение r от 0 до 1 характеризует степень приближения корреляционной связи между х и у к функциональной. Существует эмпирическое правило (шкала Чэддока) для оценки тесноты связи, представленное в таблице 3.

Таблица 3. Шкала Чэддока

Таким образом, коэффициент корреляции при линейной зависимости служит как мерой тесноты связи, так и показателем, характеризующим степень приближения корреляционной зависимости между х и у к линейной. Поэтому близость значения r к 0 в одних случаях может означать отсутствие связи между х и у , а в других свидетельствовать о том, что зависимость не линейная.

В нашей задаче для расчета r построим вспомогательную таблицу 4.

Таблица 4. Вспомогательные расчеты линейного коэффициента корреляции

№ Месяца	x	y			t x	t y	t x t y		xy
	27,068	172,17	90,897	4422,782	-1,993	-2,408	4,799	634,049	4660,298
	29,889	200,90	45,064	1426,875	-1,403	-1,368	1,919	253,577	6004,700
	34,444	231,83	4,657	46,840	-0,451	-0,248	0,112	14,769	7985,153
	33,158	232,10	11,861	43,217	-0,720	-0,238	0,171	22,641	7695,972
	37,755	233,40	1,329	27,815	0,241	-0,191	-0,046	-6,081	8812,017
	37,554	236,99	0,906	2,836	0,199	-0,061	-0,012	-1,603	8899,922
	37,299	246,53	0,486	61,717	0,146	0,284	0,041	5,476	9195,322
	40,370	253,62	14,198	223,383	0,788	0,541	0,426	56,317	10238,639
	37,909	256,43	1,708	315,276	0,273	0,643	0,176	23,207	9721,005
	38,348	261,89	3,049	538,983	0,365	0,841	0,307	40,535	10042,958
	39,137	259,36	6,426	427,911	0,530	0,749	0,397	52,439	10150,572
	46,298	278,87	94,012	1615,718	2,027	1,455	2,950	389,740	12911,123
Итого	439,229	2864,09	274,594	9153,353			11,241	1485,066	106317,681

В нашей задаче: = = 4,784; = = 27,618.

Тогда линейный коэффициент корреляции по формуле (2): r = 11,241/12 = 0,937.

Аналогичный результат получаем по формуле. (3):

r = 1485,066/(12*4,784*27,618) = 0,937

Или по формуле (6):

r = (106317,681/12 – 36,602*238,674) / (4,784*27,618) = 0,937.

Найденное значение свидетельствует о том, что связь между величиной стоимостного внешнеторгового товарооборота и величиной таможенных платежей в федеральный бюджет очень близка к функциональной (сильная по шкале Чэддока).

Проверка коэффициента корреляции на значимость (существенность). Интерпретируя значение коэффициента корреляции, следует иметь в виду, что он рассчитан для ограниченного числа наблюдений и подвержен случайным колебаниям, как и сами значения x и y , на основе которых он рассчитан. Другими словами, как любой выборочный показатель, он содержит случайную ошибку и не всегда однозначно отражает действительно реальную связь между изучаемыми показателями. Для того, чтобы оценить существенность (значимость) самого r и, соответственно, реальность измеряемой связи между х и у , необходимо рассчитать среднюю квадратическую ошибку коэффициента корреляции σ r . Оценка существенности (значимости) r основана на сопоставлении значения r с его средней квадратической ошибкой: .

Существуют некоторые особенности расчета σ r в зависимости от числа наблюдений (объема выборки) – n .

1. Если число наблюдений достаточно велико (n >30), то σ r рассчитывается по формуле. (10):

Обычно, если >3, то r считается значимым (существенным), а связь – реальной. Задавшись определенной вероятностью, можно определить доверительные пределы (границы) r = (), где t – коэффициент доверия, рассчитываемый по интегралу Лапласа (см. Приложение 11) .

2. Если число наблюдений небольшое (n <30), то σ r рассчитывается по формуле, (11):

а значимость r проверяется на основе t- критерия Стьюдента, для чего определяется расчетное значение критерия по формуле. (12) и сопоставляется c t ТАБЛ .

. (12)

Табличное значение t ТАБЛ находится по таблице распределения t -критерия Стьюдента (см. Приложение 9.) при уровне значимости α=1-β и числе степеней свободы ν=n–2 . Если t РАСЧ > t ТАБЛ , то r считается значимым, а связь между х и у – реальной. В противном случае (t РАСЧ < t ТАБЛ ) считается, что связь между х и у отсутствует, и значение r , отличное от нуля, получено случайно.

В нашей задаче число наблюдений небольшое, значит, оценивать существенность (значимость) линейного коэффициента корреляции будем по формулам, (11) и. (12):

= 0,349/3,162 = 0,110; = 0,937/0,110 = 8,482.

Из приложения 9 видно, что при числе степеней свободы ν = 12 – 2 = 10 (в 10-й строке) и вероятности β = 95% (уровень значимости α =1 – β = 0,05) t табл = 2,2281, а при вероятности 99% (α =0,01) t табл = 3,169, значит, t РАСЧ > t ТАБЛ , что дает возможность считать линейный коэффициент корреляции r = 0,937 значимым.

5. Подбор уравнения регрессии представляет собой математическое описание изменения взаимно коррелируемых величин по эмпирическим (фактическим) данным. Уравнение регрессии должно определить, каким будет среднее значение результативного признака у при том или ином значении факторного признака х, если остальные факторы, влияющие на у и не связанные с х, не учитывать, т.е. абстрагироваться от них. Другими словами, уравнение регрессии можно рассматривать как вероятностную гипотетическую функциональную связь величины результативного признака у со значениями факторного признака х.

Уравнение регрессии можно также назвать теоретической линией регрессии. Рассчитанные по уравнению регрессии значения результативного признака называются теоретическими .Они обычно обозначаются или (читается: «игрек, выравненный по х») и рассматриваются как функция от х , т.е. = f(x) .

Найти в каждом конкретном случае тип функции, с помощью которой можно наиболее адекватно отразить ту или иную зависимость между признаками х и у, - одна из основных задач регрессионного анализа. Выбор теоретической линии регрессии часто обусловлен формой эмпирической линии регрессии; теоретическая линия как бы сглаживает изломы эмпирической линии регрессии. Кроме того, необходимо учитывать природу изучаемых показателей и специфику их взаимосвязей.

Для аналитической связи между х и у могут использоваться виды уравнений, приведенные в таблице (см.раздел анализ рядов динамики) (при условии замены t на x ). Обычно зависимость, выражаемую уравнением прямой, называют линейной (или прямолинейной), а все остальные - криволинейными зависимостями .

Выбрав тип функции), по эмпирическим данным определяют параметры уравнения. При этом отыскиваемые параметры должны быть такими, при которых рассчитанные по уравнению теоретические значения результативного признака были бы максимально близки к эмпирическим данным.

Существует несколько методов нахождения параметров уравнения регрессии. Наиболее часто используется метод наименьших квадратов (МНК). Его суть заключается в следующем требовании: искомые теоретические значения результативного признака должны быть такими, при которых бы обеспечивалась минимальная сумма квадратов их отклонений от эмпирических значений, т.е.

.

Поставив данное условие, легко определить, при каких значениях a 0 , a 1 и т.д. для каждой аналитической кривой эта сумма квадратов отклонений будет минимальной. Данный метод уже использовался нами в теме 6 «Статистическое изучение динамики ВЭД», поэтому, воспользуемся формулой для нахождения параметров теоретической линии регрессии, заменив параметр t на x :

(13)

Выразив из первого уравнения системы (13) a 0 , получим:

. (14)

Подставив. (14) во второе уравнение системы (13), затем, разделив обе его части на n, получим:

.

Применяя 3 раза формулу средней арифметической, получим: .

Раскрыв скобки и перенеся члены без a 1 в правую часть уравнения, выразим a 1 :

. (15)

Параметр a 1 в уравнении линейной регрессии называется коэффициентом регрессии , который показывает на сколько изменяется значение результативного признака y x на единицу.

Исходные данные и расчеты для нашего примера представим в таблице 5.

Таблица 5. Вспомогательные расчеты для нахождения уравнения регрессии

№ п/п	x	y	x 2	xy
	27,068	172,17	732,677	4660,298	187,124	223,612	2657,453
	29,889	200,90	893,352	6004,700	202,377	2,181	1317,497
	34,444	231,83	1186,389	7985,153	227,006	23,274	136,153
	33,158	232,10	1099,453	7695,972	220,052	145,147	346,774
	37,755	233,40	1425,440	8812,017	244,908	132,441	38,864
	37,554	236,99	1410,303	8899,922	243,821	46,669	26,495
	37,299	246,53	1391,215	9195,322	242,443	16,706	14,202
	40,370	253,62	1629,737	10238,639	259,048	29,459	415,076
	37,909	256,43	1437,092	9721,005	245,741	114,256	49,940
	38,348	261,89	1470,569	10042,958	248,115	189,761	89,122
	39,137	259,36	1531,705	10150,572	252,381	48,710	187,871
	46,298	278,87	2143,505	12911,123	291,100	149,580	2748,498
Итого	439,229	2864,09	16351,437	106317,681	2864,115	1121,795	8027,945

По формуле. (15): = 5,407.

По формуле. (14): a 0 = 238,674 – 5,407*36,602 = 40,767.

Отсюда получаем уравнение регрессии: =40,767+5,407x , подставляя в которое вместо x эмпирические значения факторного признака (2-й столбец таблицы 5), получаем выравненные по прямой линии теоретические значения результативного признака (6-й столбец таблицы 5). Для иллюстрации различий между эмпирическими и теоретическими линиями регрессии построим график (рисунок 6).

Рис.6. График эмпирической и теоретической линий регрессии

Из рисунка 6 видно, что небольшие различия между эмпирической и теоретической линиями регрессии существуют, поэтому необходимо оценить существенность коэффициента регрессии и уравнения связи, для чего определяют среднюю ошибку параметров уравнения регрессии и сравнивают их с этой ошибкой.

Расчет ошибок параметров уравнения регрессии основан на использовании остаточной дисперсии, характеризующей расхождение (отклонение) между эмпирическими и теоретическими значениями результативного признака. Для линейного уравнения регрессии ( ) средние ошибки параметров a 1 и a 2 определяются по формулам (16) и (17) соответственно:

, (16) , (17) . (18)

Значимость параметров проверяется путем сопоставления его значения со средней ошибкой. Обозначим это соотношение как t

И по той же формуле для параметра a 1 : =8,46.

Так как выборка малая, то задавшись стандартной значимостью α=0,05 находим в 10-й строке Приложения 9 табличное значение t α =2,23, которое значительно меньше полученных значений 13,3 и 8,46, что свидетельствует о значимости обоих параметров уравнения регрессии.

Наряду с проверкой значимости отдельных параметров осуществляется проверка значимости уравнения регрессии в целом или, что то же самое, проверка адекватности модели с помощью критерия Фишера по Приложению 8 . Данный метод уже использовался нами для проверки адекватности уравнения тренда в предыдущей теме, поэтому воспользовавшись формулой в нашем примере получим:

Сравнивая расчетное значение критерия Фишера F р = 71,56 с табличным F т = 4,96, определяемое по Приложению 8 при числе степеней свободы ν 1 = k – 1 = 2 –1 = 1 и ν 2 = n – k = 12 – 2 = 10 (т.е. 1-й столбец и 10-я строка) и стандартном уровне значимости α = 0,05, можно сделать вывод, что уравнение регрессии значимо.

6. Коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов изменяется в среднем результативный признак y при изменении факторного признака x на 1%. Он рассчитывается на основе уравнения регрессии:

где – первая производная уравнения регрессии y по x .

Коэффициент эластичности – величина переменная, т.е. изменяется с изменением значений фактора x . Так, для линейной зависимости :

Применительно к рассмотренному уравнению регрессии, выражающему зависимость величины таможенных платежей в федеральный бюджет от величины стоимостного внешнеторгового оборота ( = 40,767 + 5,407x ), коэффициент эластичности по формуле. (21): .

Подставляя в данное выражение разные значения x, получаем и разные значения Э . Так, например, при x = 40 коэффициент эластичности = 0,84, а при x = 50 соответственно = 0,87 и т.д. Это значит, что при увеличении внешнеторгового товарооборота x с 40 до 40,4 млрд.долл. (т.е. на 1%), величина таможенных платежей возрастет в среднем на 0,84% прежнего уровня; при увеличении x с 50 до 50,5 млрд.долл. (т.е. на 1%) y возрастет на 0,87% и т.д.» .

Ad valorem (лат.) – «от стоимос­ти»

Проявление стохастических связей подвержено действию закона больших чисел : лишь в достаточно большом числе единиц индивидуальные особенности сгладятся, случайности взаимопогасятся и зависимость, если она имеет существенную силу, проявится достаточно отчетливо

Термин «стохастический» происходит от греч. «stochos» – мишень. Стреляя в мишень, даже хороший стрелок редко попадает в ее центр, выстрелы ложатся в некоторой близости от него. Другими словами стохастическая связь означает приблизительный характер значений признака

Термин «корреляция» ввел в статистику английский биолог и статистик Ф. Гальтон в конце XIX в., под которым понималась «как бы связь», т.е. связь в форме, отличающейся от функциональной. Еще ранее этот термин применил француз Ж.Кювье в палеонтологии, где под законом корреляции частей животных он понимал возможность восстановить по найденным в раскопках частям облик всего животного

Множественная корреляция изучается в курсе эконометрики на основе применения компьютерных программ (напр., специальная надстройка к Excel , SPSS и др.), в курсе статистики изучается только парная корреляция

При измерении тесноты связи между рядами динамики это равнозначно отсутствию автокорреляции между уровнями ряда, т.е. прежде чем оценивать тесноту связи между рядами динамики, необходимо проверить каждый ряд на автокорреляцию – см. методические указания

Проделать это самостоятельно

Термин «регрессия» ввел в статистику Ф. Гальтон, который изучив большое число семей, установил, что в группе семей с высокорослыми отцами сыновья в среднем ниже ростом, чем их отцы, а в группе семей с низкорослыми отцами сыновья в среднем выше отцов, т.е. отклонение роста от среднего в следующем поколении уменьшается – регрессирует

Параметры a 0 и a 1 можно получить не только методом подстановки как приводится далее, но и методом определителей 2-го порядка (проделать данное задание самостоятельно)

Сумма эмпирических (2864,09) и выравненных по прямой линии (2864,115) значений должна совпадать, но в нашем случае этого не происходит из-за округлений расчетов до 3-х знаков после запятой

В числителе – сумма последнего столбца, а в знаменателе – сумма предпоследнего столбца таблицы 5

Мировая торговля формируется на базе внешней торговли, осуществляемой разными странами. Под термином "внешняя торговля" понимается торговля с другими странами, состоящая из оплачиваемого ввоза (импорта) и оплачиваемого вывоза (экспорта) товаров. Основные отличия внешней торговли от внутренней:

• товары и услуги на мировом уровне менее мобильны, чем внутри страны;
• при расчетах каждая страна использует свою национальную валюту, отсюда возникает необходимость сопоставления разных валют;
• внешняя торговля подвержена большему государственному контролю, нежели внутренняя;
• имеются большее число покупателей и большее число конкурентов.

Внешняя торговля отдельной страны характеризуется следующими показателями:

• 1) величина торгового оборота (сумма экспорта и импорта);
• 2) внешнеторговое сальдо – соотношение экспорта и импорта. Если экспорт больше импорта, страна имеет положительное внешнеторговое сальдо (активный торговый баланс), если импорт больше экспорта – отрицательное (пассивный торговый баланс). Разница между экспортом и импортом образует чистый экспорт.
• 3) экспортная и импортная квота – доля, соответственно, экспорта и импорта в ВВП. Доля импорта и экспорта в объеме национального производства показывает степень включенности страны в международную торговлю, степень "открытости" экономики.
• 4) экспортный потенциал (экспортные возможности) – доля продукции, которая может быть продана данной страной без ущерба для собственной экономики;
• 5) структура внешней торговли – субъекты (с кем торгует страна) и объекты (чем торгует страна).

Состояние внешней торговли страны, уровень ее развития зависят прежде всего от конкурентоспособности производимых товаров, на уровень которой влияют:

• обеспеченность страны ресурсами (факторами производства), в том числе и такими как информация, технология;
• емкость и требования внутреннего рынка к качеству продукции;
• уровень развития связей экспортных отраслей с сопряженными отраслями и производствами;
• стратегия фирм, их организационная структура, степень развития конкуренции на внутреннем рынке.

Мировую торговлю характеризуют обычно с точки зрения ее объемов, темпов роста, географической (распределение товарных потоков между отдельными странами, регионами) и товарной (по видам продукции) структуры.

Особенностью современной мировой торговли с точки зрения ее географии является увеличение взаимной торговли между развитыми странами: бо́льшая часть мирового товарооборота – это торговля между США, Западной Европой и Японией. Высокими темпами растет в мировом товарообороте доля Азиатско-Тихоокеанского региона. Среди отдельных стран наибольший товарооборот приходится на долю США (28% мировой торговли), затем идут Германия, Япония, Франция, Великобритания. Позиции России невысоки.

В структуре мирового товарооборота абсолютно преобладают готовые изделия (70%) и только 30% приходится на долю сырья и продовольствия (для сравнения: в первой половине XX в. более 60% товарооборота приходилось на долю продовольствия, сырья и топлива). Наиболее высокими темпами растет мировой обмен средствами связи, электронной техникой, компьютерами, комплектующими товарами, узлами и деталями.

Наряду с товарами мировая торговля включает в себя обмен услугами транспорта, связи, туризма, строительства, страхования и т.п. Следует отметить беспрецедентный рост торговли услугами. Обмен услугами на мировом рынке растет в два раза быстрее, чем обмен товарами.

1. Прибыль предприятия факторы влияющие на ее величину на примере СП ООО Данинвест

   Дипломная работа >> Финансы

   ... Анализ факторов влияющих на изменение прибыли 2.3.1 Анализ прибыли от реализации продукции. Факторный анализ 2.3.2 Анализ операционных и внереализационных результатов 2.3.3 Анализ факторов влияющих ... данного товарооборота можно рассчитать на основании...

2. Анализ товарооборота ООО Адидас

   Реферат >> Экономика

   ... изменения , про­исходящие в ассортиментной структуре, факторы , влияющие на этот процесс, разработать предложения по увеличению товаро­оборота . Анализ структуры...

3. Анализ финансовых показателей деятельности предприятия на примере МКП "Бытовик"

   Дипломная работа >> Экономика

   ... анализа . Анализ проводится на основе учетной информации, поэтому начинать его ... и факторов , влияющих на их изменение . В... изменения в финансовом состоянии и факторы , вызвавшие эти изменения . Путем исследований и анализа было определено, что товарооборот на ...

4. Анализ розничного товарооборота (2)

   Курсовая работа >> Бухгалтерский учет и аудит

   ... ; - определение факторов , влияющих на его изменение (количественное измерение и обобщения влияния факторов на выполнение прогнозных показателей и динамику розничного товарооборота ...

5. Факторы , влияющие на прибыль предприятия и экономические показатели ее оценки

   Реферат >> Экономика

   Динамизм, учитывающий изменение факторов внешней среды, ... Факторы , влияющие на прибыль предприятия и экономические показатели ее оценки 2.1 Анализ формирования прибыли Целью анализа ... вид деятельности предприятия объем товарооборота и его скорость и другие. ...

Внешняя торговля - традиционная и наиболее развитая форма международных экономических отношений – 80% всего объема МЭО.

Экономический успех любой страны мира основывается на внешней торговле.

Международная торговля (МТ ) является формой связи между товаропроизводителями разных стран , возникающей на основе международного разделения труда , и выражает их взаимную экономическую зависимость .

Со второй половины XX века мировая торговля развивается высокими темпами. В период 1950-1998 гг. мировой экспорт вырос в 16 раз. С середины 90-х высокие устойчивые темпы роста мирового экспорта - в среднем 6% в год.

Международная торговля растет быстрее производства. Тем самым создаются более благоприятные условия для его развития. На каждые 10% роста мирового производства приходится 16% увеличения объема МТ. Наблюдается увеличение ёмкости мировых рынков

На стабильный, устойчивый рост международной торговли оказал влияние ряд факторов :

· развитие международного разделения труда и интернационализации производства и капитала;

· научно-техническая революция, способствующая обновлению основного капитала, созданию новых отраслей экономики, ускоряющая реконструирование старых;

· регулирование (либерализация) международной торговли посредством мероприятий ГАТТ - ВТО;

· либерализация международной торговли, переход многих стран к режиму, включающему отмену количественных ограничений импорта и существенное снижение таможенных пошлин - образование "свободных экономических зон";

· развитие процессов торгово-экономической интеграции: устранение региональных барьеров, формирование общих рынков, зон свободной торговли;

· активная деятельность транснациональных корпораций на мировом рынке;

· получение политической независимости бывших колониальных стран. Выделение из их числа "новых индустриальных стран" с моделью экономики, ориентированной на внешний рынок.

«внешняя торговля » - торговля какой-либо страны с другими странами, состоящая из оплачиваемого ввоза (импорта ) и оплачиваемого вывоза (экспорта ) товаров.

Внешнеторговая деятельность подразделяется по товарной специализации на:

· торговлю готовой продукцией,

· торговлю машинами и оборудованием,

· торговлю сырьем

· торговлю услугами.

Основные конкуренты на мировом рынке

Современная структура мирового хозяйства может быть передана через понятия “центр”, “полупериферия” и “периферия”.

Центр - развитые страны Запада.

К полупериферии можно отнести большинство стран с переходной экономикой. В нее входят и наиболее “продвинутые” развивающиеся государства – “новые индустриальные страны” (НИС).

Периферия - развивающиеся страны (кроме НИС).

Главную играют индустриальные государства Запада. На них приходится более 70% мирового экспорта. При этом около 70% экспорта развитых стран Запада приходится на взаимный товарооборот .

Крупнейшими экспортёрами являются: США, Германия, Япония, Франция.

В экспорте этих стран преобладают капиталоемкие промышленные товары (машины и оборудование). В Германии – более 80% , в Японии – более 90% (1 место в мире).

1/3 японского экспорта приходится на США.

Западная Европа - главный центр международной торговли. Ее экспорт почти в 4 раза превышает экспорт США.

В настоящее время самые высокие темпы развития экономики и роста экспорта наблюдаются в Китае.

Устойчиво высокие темпы международной торговли поддерживаются за счет расширения торговли внутри стран ОЭСР (Организации экономического сотрудничества и развития). С середины 90-х годов доля стран ОЭСР (это в основном развитые страны) в мировой торговле 73% .

По прогнозам специалистов, в 2030 г. в числе наиболее конкурентоспособных государств предполагается увидеть три государства - США, Японию и Китай. Далее в этом долгосрочном прогнозе идут Германия, Сингапур, Южная Корея, Индия, Тайвань, Малайзия и Швейцария.

Доля развивающихся стран (включая Китай) в мировом экспорте более 27%. Их внешнеэкономические связи ориентированы на развитые капиталистические страны. На взаимную торговлю приходится лишь примерно 35% экспорта раз­вивающихся государств.

Пока развивающиеся страны в основном остаются поставщиками сырья и продовольствия и сравнительно простых изделий готовой продукции на мировой рынок.

Из промышленных товаров в экспорте преобладают трудоёмкие (дешевая рабочая сила), ресурсоёмкие .

Капиталоемкая продукция присутствует в основном в экспорте НИС – 2/3 объема экспорта обрабатывающей промышленности. В других странах лишь 1/5.

Развивающиеся страны играют ведущую роль лишь в мировом экспорте одежды и тканей .

В экспорте услуг возросла доля финансовых и культурных услуг при сокращении доли транспорта и туризма.

В экспорте стран ОПЕК нефть и нефтепродукты –более 30%. (Кувейт,Саудовская Аравия)

Стремление развивающихся стран диверсифицировать свой экспорт за счет товаров промышленной группы зачастую встречает в той или иной форме противодействие промышленно развитых стран.

В целом экспорт развивающихся стран (за исключением НИС) растет неравномерно, как по группам стран, так и по отраслям.

Для развивающихся государств велико значение внешнеэкономических связей. Они способствуют расширению и модернизации основного капитала, позволяют получать новые технологии (эк. развитие), способствуют смягчению соц-эк проблем, возникающих при переходе к рыночной экономике.

Внешней торговле

2.4. Ограничения учёта в статистике внешней торговли

2.5. Группировки в статистике внешней торговли. Основные группировочные признаки

Общие итоги внешней торговли рф за 2004 и 2005 годы, млрд. Долларов сша

Внешняя торговля рф по группам стран в 2005 г., млрд. Долларов сша

Группировка экспорта и импорта рф по товарам в торговле со всеми странами за 2005 г., млрд. Долларов сша

Распределение европейских стран – партнёров по объёму импорта рф в 2001 г., млн. Долларов сша

2.6. Основные показатели таможенной статистики внешней торговли

Тема 3. Изучение вариации в статистике

Распределение контрактов на импорт сахара белого (код тн вэд

17.01.99.1000) По значению контрактной цены за тонну, тыс. Долларов сша

По значению контрактной цены за тонну, тыс. Долларов сша

По значению контрактной цены за тонну, тыс. Долларов сша

3.2. Основные показатели размера вариации, методика их расчёта и интерпретация

3.3. Основные показатели формы распределения, их интерпретация

Тема 4. Изучение динамики внешнеторговой деятельности

4.1. Задачи изучения динамики внешней торговли. Временные

Ряды. Формирование информационной базы для изучения динамики

Динамика экспорта рф за 1996 – 2006 годы, млрд. Долларов сша

4.2. Основные показатели динамики и динамические средние. Их использование в статистике внешней торговли

4.3. Изучение тенденций в статистике внешней торговли. Аналитическое выравнивание временных рядов с помощью линейных и нелинейных трендов

4.4. Изучение колеблемости в динамике показателей внешней торговли. Основные показатели размера колебаний

4.5. Прогнозирование процессов внешней торговли. Оценка прогнозов

4.6. Изучение сезонности в статистике внешней торговли. Индексы сезонности. Учет сезонных колебаний при прогнозировании

Тема 5. Изучение структуры внешнеторгового оборота

5.1. Понятие структуры. Задачи изучения структуры

Внешнеторговой деятельности

5.2. Показатели простой (одномерной) структуры. Информационная база для построения и изучения структуры внешней торговли

Распределение импорта рф по континентам за 2006 г.

5.3. Различия структур внешнеторгового товаропотока и направления анализа этих различий

Структура оборота внешней торговли рф в 2004 и 2006 гг., %

5.4. Сравнительный анализ двух структур внешней торговли. Абсолютные и относительные показатели различия структур

Шкала атрибутивных оценок различий структур

Тема 6. Индексный анализ в статистике внешней торговли

6.1. Особенности натурально-вещественного и стоимостного

Учета товаров в статистике внешней торговли

6.2. Задачи индексного анализа внешнеторговых товаропотоков. Формирование информационной базы для проведения индексного анализа

6.3. Система индексов статистики внешней торговли. Общие принципы построения индексов физического объема, цен и стоимости. Виды индексов

6.4. Применение простых и аналитических индексов для изучения несопоставимых товаропотоков

6.5. Особенности построения индексов физического объема, средних цен и стоимости по сопоставимым товаропотокам

6.6. Анализ влияния структурного фактора на динамику средней цены товара

6.7. Анализ влияния ценового фактора на динамику средней цены товара

6.8. Построение индексов условий внешней торговли, их интерпретация

Тема 7. Статистические методы изучения стохастических связей во внешней торговле

7.1. Понятие о статистической и корреляционной связи

Признаков

7.2. Условия применения и задачи корреляционно- регрессионного анализа. Проблемы его использования для изучения связей во внешней торговле

7.3. Построение парного линейного уравнения связи показателей внешней торговли. Оценка его параметров

7.4. Показатели тесноты парной линейной зависимости. Их построение и интерпретация

7.5. Оценка качества уравнения регрессии и существенности изучаемой связи

7.6. Построение парного нелинейного уравнения связи. Прием линеаризации переменных величин

7.7. Показатели тесноты парной нелинейной зависимости. Их расчет и интерпретация

7.8. Прогнозирование показателей внешней торговли по уравнению регрессии. Оценка прогноза

Тема 8. Сопоставимость данных статистического учета экспортно-импортных операций в торговле между странами

8.1. Торговый баланс. Показатели торгового баланса

8.2. Оборот международной торговли

8.3. Причины несопоставимости данных о взаимной торговле между странами

8.4. Расчет показателей, оценивающих расхождения данных о взаимной торговле между странами по экспорту и импорту

Раздел 2. Специальная таможенная статистика

9.2. Цели и задачи специальной таможенной статистики

9.3. Статистика таможенных платежей, ее предмет, задачи и значение

9.4. Объекты изучения статистики таможенных платежей. Классификация таможенных платежей

9.6. Система учета и контроля таможенных платежей

9.7. Технология формирования статистики таможенных платежей. Представление данных о перечислении таможенных платежей органам государственного управления

9.8. Показатели и основные направления анализа данных статистики таможенных платежей

Тема 10. Статистика контроля таможенной стоимости

10.1. Предмет и задачи статистики контроля таможенной

Стоимости

10.2. Первичная учетная документация по контролю таможенной стоимости

10.3. Статистический анализ корректировок таможенной стоимости

10.4. Основные направления анализа организации и эффективности контроля таможенной стоимости и показатели, их отражающие

Тема 11. Статистика таможенных правонарушений

11.1. Предмет и задачи статистики таможенных

Правонарушений

11.2. Особенности этапа наблюдения в статистике таможенных правонарушений. Объекты наблюдения

11.5. Группировки, используемые в статистике таможенных правонарушений. Основные группировочные признаки

11.6. Основные показатели статистики таможенных правонарушений

11.7. Основные направления анализа данных статистики таможенных правонарушений

11.8. Статистический анализ физических лиц, совершивших правонарушения. Основные показатели и направления анализа

Тема 12. Статистика иных направлений деятельности таможенных органов

12.1. Статистика декларирования

12.2. Статистика валютного контроля

12.3. Статистика перемещения транспортных средств

12.4. Статистика перемещения физических лиц

6.6. Анализ влияния структурного фактора на динамику средней цены товара

Индекс средней цены товара может быть представлен в более подробном, развёрнутом виде. Для этого в формулу индекса вместо самих средних цен подставим формулы их расчёта для отчётного и базисного периода:

В такой форме индекс средней цены носит название индекса переменного состава. Индекс переменного состава показывает, что на среднюю цену товара оказывают влияние два фактора. Один из факторов – это структура совокупности по физическому объёму товара
которая изменяется от отчётного к базисному уровню. Второй фактор – это цена товара по каждому конкретному географическому направлению, которая также изменяется от отчётного к базисному уровню. Чтобы определить влияние каждого из указанных факторов на изменение средней цены товара, строятся два индекса. Индекс, оценивающий влияние изменения структуры товаропотока на среднюю цену товара, называется индексом структурных сдвигов и имеет вид:

В этом индексе структура товаропотока изменяется от отчетной к базисной, а цены фиксируются на базисном уровне.

Индекс структурных сдвигов оценивает изменение средней цены товара под влиянием изменения структуры товаропотока по физическому объёму и может быть рассчитан также в трёх формах, как и другие индексы.

6.7. Анализ влияния ценового фактора на динамику средней цены товара

Чтобы выявить влияние ценового фактора на изменение средней цены товара необходимо построить другой индекс, который называется индексом постоянного состава. В этом индексе изменяются цены от отчётного значения к базисному, а структура товаропотока фиксируется на отчётном уровне:

Индекс постоянного состава показывает, как изменяется средняя цена товара под влиянием изменения цен по конкретным географическим направлениям. Этот индекс может определятся в относительной, разностной и приростной формах как и другие индексы.

Рассчитав индексы структурных сдвигов и постоянного состава можно определить, какое изменение средней цены товара вызвано изменением структуры товаропотока, а какое связано с изменением самих цен на товар. Если индекс структурных сдвигов показывает рост средней цены (т.е. его значение в относительной форме, например, существенно превышает 100%), это говорит о том, что изменение географической направленности товаропотока неэффективно и привело к росту цен по сравнению с прошлым периодом.

6.8. Построение индексов условий внешней торговли, их интерпретация

При изучении динамики внешней торговли важно анализировать не только изменения стоимости, цен и физического объёма экспорта и импорта товаров, но и оценивать её эффективность в целом. С этой целью рассчитывается ряд показателей, которые исчисляются через индексы физического объёма, средних цен и стоимости по экспорту и импорту страны. Путём сопоставления индексов, рассчитанных по экспорту, с индексами, рассчитанными по импорту, определяются показатели, характеризующие условия внешней торговли страны в конкретном периоде времени по сравнению с предыдущим периодом.

Индекс общих условий торговли рассчитывается как отношение индекса стоимости по экспорту РФ к индексу стоимости по импорту РФ:

Считается, что если индекс общих условий торговли превышает 1 или 100%, это говорит о более благоприятных условиях по сравнению с предыдущим периодом, если индекс меньше 1 или 100%, следовательно, условия торговли стали менее благоприятными.

Индекс реальных (ценовых) условий торговли рассчитывается, как отношение индекса средних цен по экспорту РФ к индексу средних цен по импорту страны:

Данный индекс характеризует эффективность товарообмена страны. Он отвечает на вопрос: сколько товаров можно дополнительно импортировать в текущем периоде на сумму выручки от экспорта по сравнению с базисным периодом и, как следствие, либо расширение, либо сужение импортных возможностей страны. Если индекс реальных условий торговли превышает 1 или 100%, это говорит о том, что в отчётном периоде страна смогла бы на ту же экспортную выручку, что и в базисном периоде, закупить за счёт изменения мировых цен больше импортных товаров. Если данный индекс равен 1 или 100%, это означает, что стране не удалось получить дополнительную выгоду от внешней торговли по сравнению с базисным периодом. Если же индекс реальных условий меньше 1 или 100%, это означает, что выгодность товарообмена для страны уменьшилась.

Индекс валовых (объёмных) условий торговли рассчитывается как отношение индекса физического объёма по экспорту к индексу физического объёма по импорту страны:

Он характеризует динамику отношения объёмов экспорта и импорта. Если индекс валовых условий торговли больше 1 или 100%, это означает, что страна получает больше материальных ценностей из-за рубежа на единицу экспортируемых товаров по сравнению с базисным периодом, если данный индекс меньше 1 или 100%, то соответственно, страна получает меньше материальных ценностей на единицу экспортируемых товаров.

Для определения импортных возможностей страны вследствие изменения реальных условий торговли применяется индекс покупательной способности экспорта. Он определяется как произведение индекса физического объёма экспорта на индекс реальных условий торговли:

Этот индекс в известной мере характеризует улучшение условий внешней торговли в отчётном периоде по сравнению с базисным, если он больше 1. При этом если индекс реальных условий торговли и индекс физического объёма экспорта изменяются в противоположных направлениях, но так, что индекс покупательной способности экспорта равен 1, то всё таки можно говорить об улучшении условий внешней торговли.

Следует отметить, что интерпретация рассмотренных показателей достаточно сложна и не бесспорна. Их анализ необходимо проводить, учитывая динамику показателей торгового баланса.

Для детального анализа эффективности товарообмена РФ целесообразно осуществлять расчёты индексов условий торговли по группам стран и по конкретным странам, а также по отдельным товарным группам и товарам.

Результаты статистического анализа тенденций изменения показателей условий внешней торговли могут учитываться при выработке стратегии и при определении приоритетов России в выборе стран – партнёров по внешней торговле.