Основные задачи анализа динамики внешней торговли

, (5.4)

где n – количество моментов наблюдения.

Изменения в структуре показателя могут носить

§  случайный характер, когда не прослеживается четкой тенденции в изменении удельных весов;

§  закономерный характер, когда удельные веса одних элементов постоянно растут за счет сокращения удельных весов других элементов.

Для исследования направления структурных сдвигов рассчитывается коэффициент монотонности.

Цепной коэффициент монотонности рассчитывается по формуле

, (5.5)

где рассчитывается так же, как и , но лишь для тех элементов структуры, изменение удельных весов которых сохранило направление по сравнению с предшествующим периодом наблюдения.

Принято считать, что структурные сдвиги

§  сохранили направление изменений по сравнению с предыдущим направлением, если М > 0,7;

§  изменили направление, если М < 0,3;

§  носят случайный характер, если 0,3 ≤ М ≤ 0,7.

38. Основные задачи анализа динамики внешней торговли и исходная информация для ее исследования. 39. Статистические методы анализа динамики в таможенной статистике. 40. Описательные характеристики динамики и ее графическое представление.

Изучение динамики показателей таможенной статистики основывается на обработке рядов динамики, включая анализ изменения их уровней ряда, выявление основной тенденции и закономерности развития.

На основании имеющихся абсолютных значений основных показателей рассчитываются характеристики динамических рядов. Характеристики динамических рядов – показатели, которые характеризуют изменения явления во времени.

К статистическим характеристикам динамического ряда относятся:

1. Приросты (базисные, цепные, средний).

2. Темпы роста (базисные, цепные, средний).

3. Темпы прироста (базисные, цепные, средний).

Абсолютный прирост () – разность между последующим и предыдущим уровнями ряда (цепные) или начальным уровнем ряда (базисные). Цепной абсолютный прирост характеризует последовательное изменение уровней ряда, а базисный абсолютный прирост – изменение нарастающим итогом. Абсолютный прирост показывает, на сколько абсолютных единиц изменился данный уровень по сравнению с предыдущим уровнем при цепном способе и с начальным уровнем при базисном способе.

Для первого случая справедливо выражение:

, (6)

где yi – i-й уровень ряда;

yi-1 – (i-1)-й уровень ряда.

Для второго случая используется формула:

, (7)

где yi-i-й уровень ряда;

y1-начальный, базисный уровень ряда.

Абсолютный прирост может быть как положительным, так и отрицательным и обязательно имеет единицы измерения и размерность.

Коэффициент (темп) роста () – это отношение последующего уровня ряда к предыдущему (цепной) или постоянному, принятому за базу сравнения (базисный).

а) цепные коэффициенты (темпы) роста рассчитываются по формуле 9.

; (8)

б) базисные темпы роста рассчитываются по формуле 9.

. (9)

Цепной способ характеризует последовательное изменение, а базисный способ-изменение нарастающим итогом.

Темп прироста показывает, на сколько процентов изменяется данный уровень по сравнению с предыдущим уровнем ряда при цепном способе и с начальным уровнем при базисном способе.

Для первого случая справедлива формула 10.

, (10)

где— цепной абсолютный прирост i-го уровня ряда;

yi-1 – (i-1)-й уровень ряда.

Во втором случае используется формула 11

, (11)

где— базисный абсолютный прироста i-го уровня ряда;

y1 – начальный уровень ряда.

Темп прироста обычно выражается в процентах и показывает, на сколько процентов увеличился или уменьшился текущий уровень по сравнению с предыдущим (базисным).

Темп прироста также можно определить, исходя из темпов роста по формулам 12 и 13.

, (12)

, (13)

Так как показатели в течение рассматриваемого периода времени изменятся, изменяются и характеристики ряда. Поэтому, чтобы получить общее представление об изменении данных показателей следует найти обобщающие характеристики, т. е. средние величины.

Средний абсолютный прирост () – средняя величина из абсолютных приростов за равные промежутки времени, он рассчитывается по формуле 15.

, (14)

где n-1- количество изменений за данный период;

yn — последний уровень ряда;

y0 — начальный уровень ряда.

Средний темп роста — это средняя величина из темпов роста за данный период, которая показывает, во сколько раз в среднем (за год, месяц) изменяется явление.

Средний темп роста определяется всегда по средней геометрической, а также его можно определить, исходя из цепных коэффициентов (темпов) роста по формуле 15.

, (15)

Средний темп роста обычно выражается в коэффициентах, но может быть и в процентах.

Средний темп прироста характеризует темп прироста в среднем за период и определяется на основе среднего темпа роста:

, (16)

Средний темп прироста показывает, на сколько процентов изменился уровень ряда в среднем за данный период, и выражается в коэффициентах (коэффициент прироста) или в процентах.

Вычисление данных показателей является первым этапом анализа динамических рядов и позволяет выявить скорость и интенсивность развития явления, представленного данным рядом.

При изучении и прогнозировании рядов динамики важной задачей является определение основной тенденции развития, для определения которой используются различные приемы и методы.

41. Предпосылки использования аналитического выравнивания тенденций и моделей для описания динамики и прогнозирования.

При изучении и прогнозировании рядов динамики важной задачей является определение основной тенденции развития, для определения которой используются различные приемы и методы.

Одним из приемов выявления тенденции является метод скользящей средней, суть которого состоит в замене абсолютных данных средними арифметическими за отдельные периоды. Расчет средних ведется способом скольжения, т. е. постепенным исключением из принятого периода скольжения первого уровня и включением следующего.

Также используется метод аналитического выравнивания, являющегося наиболее эффективным способом выявления основной тенденции развития.

Для выравнивания ряда динамики по прямой используют уравнение:

y = a0 + a1*t. (17)

Параметры а0 и а1 рассчитываются по следующим формулам:

(18)

(19)

42. Задачи статистического анализа взаимосвязи показателей таможенной статистики.

43. Методы корреляционного и регрессионного анализа и предпосылки их использования в прогнозировании внешней торговли.

44. Вариация цен, причины вариации.