Билеты по статистике внешней торговли. Билеты статистика. 1. Абсолютные показатели в статистике внешней торговли, примеры показателей
 Скачать 76.67 Kb.
|
|
20. Оценка трансформации структуры в статистике внешней торговли: задачи, показатели. Сводная характеристика структурных изменений всех элементов совокупности характеризует подвижность (устойчивость) структуры. Используется при анализе динамики структуры одной совокупности, территориальных сопоставлениях структур различных совокупностей. Рассчитываются: -линейный коэф-ент «абсолютных» структурных сдвигов  – показывает среднее изменение удельного веса, которое имело место за рассматриваемый интервал времени.-квадратичный коэф-ент «абсолютных» структурных сдвигов  – отличается от линейного тем, что более чутко реагирует на сильные колебания структуры.-квадратичный коэф-ент «относительных» структурных сдвигов  Также выделяют: интегральный коэф-ент структурных различий Гатева; индекс структурных сдвигов Салаи; индекс Рябцева. 21. Показатели координации в статистике внешней торговли. Коэффициент координации внешней торговли (Коэффициент покрытия импорта экспортом) Кэ/и=Э/И*1000 –Позволяет соотнести объемы экспорта и импорта и характеризует объем экспорта, приходящийся на каждые 1000 долл. импорта. Коэффициент координации экспорта по странам (Кэ а/б): Кэ а/б= Эа/Эб*1000 - Позволяет соотнести объемы экспорта двух стран, и характеризует объем экспорта страны «а», приходящийся на каждые 1000 долларов экспорта страны «б». Коэффициент координации импорта по странам (Ки а/б) (также как и экспорт). 22. Показатели корреляции в таможенной статистике: задачи оценки и методология расчета. 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 (x1, x2, …, xm) – 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. По форме (или аналитическому выражению) выделяют 1) линейную связь – каждому приращению факторного признака «х» соответствует строго определенное приращение результативного признака «у» (для описания линейной связи используется линейная функция); 2) нелинейную связь – одному и тому же приращению факторного признака «х» на разных отрезках оси абсцисс могут соответствовать различные приращения результативного признака «у» (для описания нелинейной связи используется парабола, гипербола, степенная, экспоненциальная и прочие функции). Изучение корреляционных связей сводится 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). 23. Предмет статистики внешней торговли и ее роль в современном развитии государства, цели и задачи. Статистика внешней торговлиявляется одним из элементов таможенного дела в Российской Федерации. Статистика внешней торговли — это часть экономической статистики, она используется для количественного выражения важнейшего направления внешнеэкономического связей – внешней торговли. Концептуальная цель статистики внешней торговли заключается в оценке состояния внешней торговли на данный момент времени, выявление закономерностей, перспектив и тенденция развития внешнеторговой деятельности. Объектом наблюдения и изучения статистики внешней торговли служит внешнеторговый оборот: экспорт, импорт и транзит грузов через границу страны в его количественном и стоимостном выражении. Такая информация собирается, обобщается и публикуется для анализа органами государственной таможенной службы на основе единой системы исходных статистических показателей, принятых в большинстве стран мира. Инструментарий для формирования такой системы показателей складывается на таможенных постах после реального наблюдения за внешнеторговыми операциями на определенную дату и произведения денежной оценки не только проходящих грузов, но услуг самих таможен по проверке и оформлению этих грузов (специальная таможенная статистка). Статистика внешней торговли – это ведомственная статистика, осуществляющаяся в рамках ФТС. Данные статистики внешней торговли активно используются при формировании решений по таможенно-тарифному и нетарифному регулированию, проведении валютного контроля. На них опирается проведение расследований в рамках процедур по принятию защитных мер; с их помощью происходит мониторинг состояния макроэкономических показателей и корректировка денежно-кредитной и валютной политики, контроля за поступлением в бюджет таможенных платежей, валютного контроля и т.д. 24. Проблемы интерпретации данных в статистике внешней торговли. Общие-связаны с устройством и условиями развития современного общества: 1) Государственные, групповые, личные интересы 2) Принадлежность к политическим партиям 3) Различия в уровне жизни и образовании 4) Уровень статистической грамотности Особые-связаны с самой статистикой как со сферой деятельности: 1) Субъективизм выбора длины динамического ряда и базы сравнения 2) Субъективизм выбора ориентиров для построения данных 3) Отсутствие единых градаций для трактовки динамики процессов 4) Возможность отбора показателей, подтверждающих заранее выдвинутую гипотезу 25. Простейшие методы прогнозирования в статистике внешней торговли. Прогнозирование внешней торговли основывается на анализе отчетных статистических данных о предшествующем состоянии исследуемого объекта. Цель прогноза — определить будущие тенденции изменения основных факторов, таких как общеэкономическое положение и финансовое состояние страны, развитие научно-технического прогресса в отраслях промышленности и инфраструктуры, структурные изменения в экономике, а также конъюнктура мирового рынка, финансово-экономическое положение основных торговых партнеров, возможности появления новых товарных рынков, изменения цен на основные экспортные и импортные товары. При краткосрочном прогнозировании (один-два года) оцениваются изменения цен, валютных курсов, объемов производства и потребления товаров и услуг, учитываются условия торговли. Среднесрочное (до 10 лет) и долгосрочное (до 20 лет) прогнозирование должно учитывать оценки вероятных направлений изменения цен, соотношение спроса и предложения, конъюнктуру мирового рынка, ассортиментные сдвиги в международной торговле в результате научно-технического прогресса, количественные и качественные изменения потребительского спроса. Перспективная, как и современная, конкурентоспособность на мировом рынке зависит от степени развития передовых технологий, размеров и мобильности капитала. Сильные позиции завоевывают те фирмы, которые не только улавливают новую потребность, возникающую на рынке, или потенциал, заключенный в новой технологии, но и без промедления активно используют эти возможности. Большую роль в современной конкуренции играет развитие инфраструктуры, научно-технических и информационно- коммерческих знаний. Немаловажное значение имеет государственная внутренняя экономическая политика (налоговая, валютно-кредитная, инвестиционная), а также внешнеторговая политика. При анализе текущего состояния внешней торговли, предшествующем прогнозным разработкам, за основу принимаются временные ряды данных экспорта и импорта. Данные должны быть согласованы и рассчитаны по единой методологии. При осуществлении прогнозных расчетов необходимо учитывать тот факт, что на функционирование внешней торговли влияют самые разные социально-экономические факторы, обусловленные географическими, политическими, национальными причинами. Немаловажное значение в анализе и прогнозировании внешней торговли имеет ее географическое распределение, т.е. структура экспорта и импорта по отдельным странам. Перспективы экономического развития основных торговых партнеров могут служить важными ориентирами для определения возможностей расширения экспортных поставок, а также импортных закупок, зависящих от объема производства и цен предложения зарубежных товаров. 26. Регрессионный анализ в статистике внешней торговли: сущность, модели регрессии. Регрессионный анализ — статистический метод исследования влияния одной или нескольких независимых переменных на зависимую переменную. Независимые переменные иначе называют регрессорами или предикторами, а зависимые переменные — критериальными. Регрессионная модель есть функция независимой переменной и параметров с добавленной случайной переменной. Параметры модели настраиваются таким образом, что модель наилучшим образом приближает данные. Критерием качества приближения (целевой функцией) обычно является среднеквадратичная ошибка: сумма квадратов разности значений модели и зависимой переменной для всех значений независимой переменной в качестве аргумента. Предполагается, что зависимая переменная есть сумма значений некоторой модели и случайной величины. Относительно характера распределения этой величины делаются предположения, называемые гипотезой порождения данных. Для подтверждения или опровержения этой гипотезы выполняются статистические тесты, называемые анализом остатков. При этом предполагается, что независимая переменная не содержит ошибок. Регрессионный анализ используется для прогноза, анализа временных рядов, тестирования гипотез и выявления скрытых взаимосвязей в данных. В модели регрессионного анализа характеристикой корреляционной связи является теоретическая линия, описываемая функцией y=f(x), которая называется уравнение регрессии. Линейные уравнения используются, когда при изменении x признак y изменяется более или менее равномерно. Нелинейные, когда изменения взаимосвязанных признаков происходит неравномерно. 1) Линейная модель:  2) Параболическая модель:  3) Гиперболическая модель:  4) Тригонометрическая модель:  5) Степенная модель:  6) Логарифмическая модель:  7) Экспоненциальная модель:   – теоретические (расчётные) значения результативного признака:– фактический значения факторного признака;  ,… - параметры модели; |