Статистика внешнеэкономических связей

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 07 Апреля 2013 в 18:42, курсовая работа

Описание работы

Целью написания работы является изучение статистики внешнеэкономических связей.
Исходя из целей работы, вытекает и решение следующих задач:
- охарактеризовать систему показателей, характеризующих внешнеэкономические связи;
- рассмотреть таможенную статистику;
- изучить индексы статистики внешней торговли.

Содержание работы

Введение 3
Глава 1.Система показателей статистики внешнеэкономических связей 5
Глава 2.Таможенная статистика 13
Глава 3.Индексный метод в статистике 29
Глава 4. Практическая часть 32
Заключение 57
Список литературы: 58

Файлы: 1 файл

ГОТОВА))).docx

— 188.82 Кб (Скачать файл)

 

Вычисляем для каждого  вариационного ряда:

 

 

 

1) дисперсия;

                                              ,

                                     4478233,5

 

Извлечем корень из дисперсии  и найдем среднее квадратичное отклонение:

 

2) медиана:

 

,

где – соответственно нижняя граница и величина медианного интервала;

 – частота медианного  интервала;

 – кумулятивная частота  предмедианного интервала.

 

 

 

                                               млр.дол.

 

50% экспорта технологий  и услуг технологического характера  приходящихся на ВРП, не превышает 1853,17 млр.дол.

 

3) мода:

 

 

 – соответственно  нижняя граница и величина  модального интервала;

– частоты (частости) модальноо, предмодального и послемодального интервалов. 

 

 

                                             млр.дол

В большинстве  регионов  России экспорт технологий и услуг технологического характера составляет 1544,3 млр.дол.

 

4) коэффициент вариации:

 

 

Вывод: величина рассчитываемого нами коэффициента вариации свидетельствует о том, что колеблемость индивидуальных значений экспорта технологий и услуг технического характера высокая, т.е. V ≥ 33%. Поэтому совокупность считается неоднородной.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис.1. Полигон и гистограмма  распределения по экспорту технологий и услуг технического характера

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис.2. Кумулята распределения по экспорту тех-й и услуг тех-ого хар-ра

 

Признак № 2.

Таблица 2.2

Распределение ВРП  по субъектам РФ

 

Группы по ВРП по субъектам РФ

Количество регионов,fi

Середины интервалов, xi

Накопленная частота, S

xifi

xi  -  x

(xi  -  x)2

(xi  -  x)2 *fi

1

21635,8 – 675885,2

70

348760,5

70

24413235

-137311,6

1885447510

1319813212

2

675885,2 – 1330134,6

8

1003009,9

78

8024079,2

516937,8

2672246811

2137797410

3

1330134,6 – 1984384

1

1657259,3

79

1657259,3

1171187,2

1371679412

1371679412

4

1984384 – 2638633,5

1

2311508,8

80

2311508,8

1825436,7

3332219112

3332219112

5

2638633,5 – 3292882,9

1

2965758,2

81

2965758,2

2479686,1

6148843112

6148843112

 

Итого:

     

39371840,5

   

14310352258


 

 

 

 

1) дисперсия;

                                               ,

 

 

 

 

Извлечем корень из дисперсии  и найдем среднее квадратичное отклонение:

 

 

2) медиана;

 

,

где – соответственно нижняя граница и величина медианного интервала;

 – частота медианного  интервала;

 – кумулятивная частота  предмедианного интервала.

 

 

 

                                            млн.руб

 

50% ВРП, приходящегося  на экспорт технологий и услуг  технического характера, не превышает  405025, 95 млн.руб

3) мода:

 

 

 – соответственно  нижняя граница и величина  модального интервала;

– частоты (частости) модальноо, предмодального и послемодального интервалов. 

 

                                             млн.руб

В большинстве  регионов  России ВРП составляет 348760,5 млн.руб.    

 

4) коэффициент вариации:

 

                                      %

 

Вывод: величина рассчитываемого нами коэффициента вариации свидетельствует о том, что колеблемость индивидуальных знакчений валового регионального продукта низкая, т.е. V ≤ 33%. Поэтому совокупность считается однородной.

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис.3. Гистограмма и полигон  распределения ВРП

 

 

 

 

 

 

 

Рис.4. Кумулята распределения ВРП

Задание №3

Таблица 3.1

 

Расчетная таблица  для определения параметров уравнения  регрессии

 

Хt

Yt

Х*Y

Xt^2

Yt^2

Y~

1

397 069,9

1245,5

494 550 560,5

1,57665E+11

1551270,25

-1374,787

2

144 264,0

40,4

5 828 265,6

20812101696

1632,16

284295,88

3

218 712,3

352

76 986 729,6

47835070171

123904

200169,301

4

328 770,8

452,4

148 735 909,9

1,0809E+11

204665,76

75803,196

5

98 209,0

52,4

5 146 151,6

9645007681

2745,76

336338,03

6

184 580,5

118,1

21 798 957,1

34069960980

13947,61

238738,235

7

92 291,4

97,5

8 998 411,5

8517702514

9506,25

343024,918

8

192 442,2

259,8

49 996 483,6

37034000341

67496,04

229854,514

9

254 738,1

2745,2

699 307 032,1

64891499592

7536123,04

159460,147

10

1 796 535,6

1533,7

2 755 346 649,7

3,22754E+12

2352235,69

-1582771

11

102 450,1

143,3

14 681 099,3

10496022990

20534,89

331545,587

12

173 526,0

112,9

19 591 085,4

30111272676

12746,41

251229,82

13

149 091,4

312,4

46 576 153,4

22228245554

97593,76

278840,918

14

139 017,4

25,1

3 489 336,7

19325837503

630,01

290224,538

15

218 643,6

155,7

34 042 808,5

47805023821

24242,49

200246,932

16

237 208,1

1805,9

428 374 107,8

56267682706

3261274,81

179269,047

17

234 246,3

199,6

46 755 561,5

54871329064

39840,16

182615,881

18

127 733,8

968,8

123 748 505,4

16315923662

938573,44

302975,006

19

352 334,5

651,3

229 475 459,9

1,2414E+11

424191,69

49176,215

20

355 884,2

3997,2

1 422 540 324,2

1,26654E+11

15977607,84

45165,054

21

145 750,1

73,4

10 698 057,3

21243091650

5387,56

282616,587

22

252 063,2

2112

532 357 478,4

63535856794

4460544

162482,784

23

195 063,2

494,5

96 458 752,4

38049651994

244530,25

226892,784

24

502 126,1

6918,6

3 474 009 635,5

2,52131E+11

47867025,96

-120088,29

25

234 649,1

1596,9

374 711 147,8

55060200131

2550089,61

182160,717

26

127 270,8

651,6

82 929 653,3

16197856533

424582,56

303498,196

27

84 344,7

37,5

3 162 926,3

7114028418

1406,25

352004,689

28

46 149,0

4,2

193 825,8

2129730201

17,64

395165,83

29

24 343,5

1,5

36 515,3

592605992,3

2,25

419806,045

30

1 008 152,5

2778,3

2 800 950 090,8

1,01637E+12

7718950,89

-691898,13

31

145 430,0

325,6

47 352 008,0

21149884900

106015,36

282978,3

32

437 414,2

1576,9

689 758 452,0

1,91331E+11

2486613,61

-46963,846

33

632 196,9

1981,7

1 252 824 596,7

3,99673E+11

3927134,89

-267068,3

34

46 149,0

33,4

1 541 376,6

2129730201

1115,56

395165,83

35

24 343,5

5,3

129 020,6

592605992,3

28,09

419806,045

36

1 008 152,5

2,8

2 822 827,0

1,01637E+12

7,84

-691898,13

37

145 430,0

2,9

421 747,0

21149884900

8,41

282978,3

38

437 414,2

80,7

35 299 325,9

1,91331E+11

6512,49

-46963,846

39

632 196,9

0,1

63 219,7

3,99673E+11

0,01

-267068,3

40

316 888,9

686,7

217 607 607,6

1,00419E+11

471556,89

89229,743

41

757 569,6

3968,3

3 006 263 443,7

5,73912E+11

15747404,89

-408739,45

42

82 425,9

223,2

18 397 460,9

6794028991

49818,24

354172,933

43

104 327,3

62,3

6 499 590,8

10884185525

3881,29

329424,351

44

1 004 690,0

10007,2

10 054 133 768,0

1,0094E+12

100144051,8

-687985,5

45

264 464,1

128,5

33 983 636,9

69941260189

16512,25

148469,767

46

152 489,6

133

20 281 116,8

23253078108

17689

275000,952

47

630 755,5

2575,5

1 624 510 790,3

3,97853E+11

6633200,25

-265439,52

48

166 218,6

578,3

96 124 216,4

27628622986

334430,89

259487,182

49

646 676,5

1433,5

927 010 762,8

4,1819E+11

2054922,25

-283430,25

50

454 993,1

1891,7

860 710 447,3

2,07019E+11

3578528,89

-66828,003

51

158 213,8

46,5

7 356 941,7

25031606510

2162,25

268532,606

52

692 927,6

4344,7

3 010 562 543,7

4,80149E+11

18876418,09

-335693,99

53

369 630,4

1001,8

370 295 734,7

1,36627E+11

1003603,24

29631,848

54

174 747,9

137,1

23 957 937,1

30536828554

18796,41

249849,073

55

115 222,8

38,6

4 447 600,1

13276293640

1489,96

317112,436

56

1 033 747,7

6432,2

6 649 271 955,9

1,06863E+12

41373196,84

-720820,7

57

3 292 882,9

3152,6

10 381 142 630,5

1,08431E+13

9938886,76

-3273643,5

58

1 996 223,5

12353,9

24 661 145 496,7

3,98491E+12

152618845,2

-1808418,4

59

771 769,0

197,8

152 655 908,2

5,95627E+11

39124,84

-424784,77

60

645 932,0

3833,9

2 476 438 694,8

4,17228E+11

14698789,21

-282588,96

61

21 635,8

24,5

530 077,1

468107841,6

600,25

422865,746

62

136 374,0

447,9

61 081 914,6

18597867876

200614,41

293211,58

63

30 601,0

6,9

211 146,9

936421201

47,61

412735,07

64

93 709,0

1456,8

136 515 271,2

8781376681

2122266,24

341423,03

65

299 715,3

347,8

104 240 981,3

89829261054

120964,84

108635,911

66

162 100,2

246

39 876 649,2

26276474840

60516

264140,974

67

1 050 158,5

7540,5

7 918 720 169,3

1,10283E+12

56859140,25

-739364,91

68

539 245,6

3871,9

2 087 905 038,6

2,90786E+11

14991609,61

-162033,33

69

622 513,0

7583,9

4 721 076 340,7

3,87522E+11

57515539,21

-256125,49

70

482 026,5

621,7

299 675 875,1

2,3235E+11

386510,89

-97375,745

71

371 218,1

196,2

72 832 991,2

1,37803E+11

38494,44

27837,747

72

284 292,0

548,3

155 877 303,6

80821941264

300632,89

126064,24

73

384 725,9

1461,4

562 238 430,3

1,48014E+11

2135689,96

12573,933

74

98 120,7

537,5

52 739 876,3

9627671768

288906,25

336437,809

75

464 325,2

1063,1

493 624 120,1

2,15598E+11

1130181,61

-77373,276

76

351 261,3

971,7

341 320 605,2

1,23385E+11

944200,89

50388,931

77

179 508,7

169,7

30 462 626,4

32223373376

28798,09

244469,369

78

58 174,3

90,2

5 247 321,9

3384249180

8136,04

381577,241

79

492 730,3

7607,8

3 748 593 576,3

2,42783E+11

57878620,84

-109471,04

80

32 537,5

12,9

419 733,8

1058688906

166,41

410546,825

81

41 974,2

36,2

1 519 466,0

1761833466

1310,44

399883,354

Итого

31 956 132,4

122 020,3

101 479 198 049,2

31 535 373 092 977,5

665 096 992,0

122 020,6

Среднее

394 520,2

1 506,4

1 252 829 605,5

389 325 593 740,5

8 211 074,0

1 506,4


 

 

 

С помощью корреляционного  анализа изучим связь между признаками:

 

  1. средние значения:

 

 

        

 

 

  1. дисперсия:

 

                            D(x) = = 2,33679E+11 

 

D(y) = = 5941873,929

 

 

  1. среднеквадратическое отклонение:

 

σ (х) = = 483404,929

     σ (х) = = 2437,595

 

  1. коэффициент корреляции:

 

 

 

  1. коэффициент детерминации:

 

      Найдём коэффициент детерминации, эмпирическое корреляционное отношение и коэффициент корреляции.

           Для того чтобы найти коэффициент детерминации необходимо определить межгрупповую и общую дисперсию.

 

 

Таблица 3.2

Межгрупповая  дисперсия

Группы по экспорту технологий

Число регионов (fi)

В ср. на один субъект РФ(тыс.руб)(Y)

YI – Y

(YI – Y)2

(YI – Y)2* fI

1

0,1-3088,55

68

278963,3

-115556,9

13353386295

9,0803Е+11

2

3088,55-6177

6

1047406,9

652886,7

4,26261Е+11

2,55757Е+12

3

6177-9265,45

5

7402551,1

7008030,9

4,91125Е+13

2,45562Е+14

4

9265,45-12353,9

2

1500456,75

1105936,6

1,2231Е+12

2,44619Е+12

   

81

     

2,51474Е+14




 

dS

  Для нахождения общей  дисперсии построим таблицу

Таблица 3.3

Общая дисперсия

 

Регионы России

Yi

Yi - Y

(Yi - Y)2

1

Белгородская область

397 069,9

2 549,7

6501209,323

2

Брянская область

144 264,0

-250 256,2

62628142158

3

Владимирская область

218 712,3

-175 807,9

30908401207

4

Воронежская область

328 770,8

-65 749,4

4322977431

5

Ивановская область

98 209,0

-296 311,2

87800299443

6

Калужская область

184 580,5

-209 939,7

44074657938

7

Костромская область

92 291,4

-302 228,8

91342219192

8

Курская область

192 442,2

-202 078,0

40835499124

9

Липецкая область

254 738,1

-139 782,1

19539022365

10

Московская область

1 796 535,6

1 402 015,4

1,96565E+12

11

Орловская область

102 450,1

-292 070,1

85304915910

12

Рязанская область

173 526,0

-220 994,2

48838415698

13

Смоленская область

149 091,4

-245 428,8

60235272842

14

Тамбовская область

139 017,4

-255 502,8

65281656835

15

Тверская область

218 643,6

-175 876,6

30932561926

16

Тульская область

237 208,1

-157 312,1

24747082046

17

Ярославская область

234 246,3

-160 273,9

25687707983

18

Республика Карелия

127 733,8

-266 786,4

71174958193

19

Республика Коми

352 334,5

-42 185,7

1779629326

20

Архангельская область

355 884,2

-38 636,0

1492736871

21

  в т.ч. Ненецкий  автономный округ

145 750,1

-248 770,1

61886539313

22

Вологодская область

252 063,2

-142 457,0

20293983483

23

Калининградская область

195 063,2

-199 457,0

39783076135

24

Ленинградская область

502 126,1

107 605,9

11579039811

25

Мурманская область

234 649,1

-159 871,1

25558753615

26

Новгородская область

127 270,8

-267 249,4

71422216725

27

Псковская область

84 344,7

-310 175,5

96208811697

28

Республика Адыгея

46 149,0

-348 371,2

1,21362E+11

29

Республика Калмыкия

24 343,5

-370 176,7

1,37031E+11

30

Краснодарский край

1 008 152,5

613 632,3

3,76545E+11

31

Астраханская область

145 430,0

-249 090,2

62045904365

32

Волгоградская область

437 414,2

42 894,0

1839899261

33

Ростовская область

632 196,9

237 676,7

56490236023

34

Республика Дагестан

46 149,0

-348 371,2

1,21362E+11

35

Республика Ингушетия

24 343,5

-370 176,7

1,37031E+11

36

Кабардино-Балкарская Республика

1 008 152,5

613 632,3

3,76545E+11

37

Карачаево-Черкесская Республика

145 430,0

-249 090,2

62045904365

38

Республика Северная Осетия-Алания

437 414,2

42 894,0

1839899261

39

Чеченская Республика

632 196,9

237 676,7

56490236023

40

Ставропольский край

316 888,9

-77 631,3

6026611456

41

Республика Башкортостан

757 569,6

363 049,4

1,31805E+11

42

Республика Марий Эл

82 425,9

-312 094,3

97402822810

43

Республика Мордовия

104 327,3

-290 192,9

84211891982

44

Республика Татарстан

1 004 690,0

610 169,8

3,72307E+11

45

Удмуртская Республика

264 464,1

-130 056,1

16914576944

          46

Чувашская Республика

152 489,6

-242 030,6

58578788627

         

47

Пермский край

630 755,5

236 235,3

55807139131

48

Кировская область

166 218,6

-228 301,6

52121599142

49

Нижегородская область

646 676,5

252 156,3

63582823289

50

Оренбургская область

454 993,1

60 472,9

3656977308

51

Пензенская область

158 213,8

-236 306,4

55840692509

52

Самарская область

692 927,6

298 407,4

89047004373

53

Саратовская область

369 630,4

-24 889,8

619499808,7

54

Ульяновская область

174 747,9

-219 772,3

48299843227

55

Курганская область

115 222,8

-279 297,4

78007011441

56

Свердловская область

1 033 747,7

639 227,5

4,08612E+11

57

Тюменская область

3 292 882,9

2 898 362,7

8,40051E+12

58

   в т.ч. Ханты-Мансийский  автономный округ-Югра

1 996 223,5

1 601 703,3

2,56545E+12

59

           Ямало-Ненецкий автономный округ

771 769,0

377 248,8

1,42317E+11

60

Челябинская область

645 932,0

251 411,8

63207916768

61

Республика Алтай

21 635,8

-372 884,4

1,39043E+11

62

Республика Бурятия

136 374,0

-258 146,2

66639436353

63

Республика Тыва

30 601,0

-363 919,2

1,32437E+11

64

Республика Хакасия

93 709,0

-300 811,2

90487349821

65

Алтайский край

299 715,3

-94 804,9

8987960169

66

Забайкальский край

162 100,2

-232 420,0

54019034593

67

Красноярский край

1 050 158,5

655 638,3

4,29862E+11

68

Иркутская область

539 245,6

144 725,4

20945454984

69

Кемеровская область

622 513,0

227 992,8

51980738244

70

Новосибирская область

482 026,5

87 506,3

7657360750

71

Омская область

371 218,1

-23 302,1

542985678

72

Томская область

284 292,0

-110 228,2

12150245733

73

Республика Саха (Якутия)

384 725,9

-9 794,3

95927393,52

74

Камчатский край

98 120,7

-296 399,5

87852635790

75

Приморский край

464 325,2

69 805,0

4872744575

76

Хабаровский край

351 261,3

-43 258,9

1871328370

77

Амурская область

179 508,7

-215 011,5

46229924958

78

Магаданская область

58 174,3

-336 345,9

1,13129E+11

79

Сахалинская область

492 730,3

98 210,1

9645232957

80

Еврейская автономная область

32 537,5

-361 982,7

1,31031E+11

81

Чукотский автономный округ

41 974,2

-352 546,0

1,24289E+11

 

Итого

31 956 132,4

 

1,8928E+13


 

SS

Зная межгрупповую и общую  дисперсию, найдём коэффициент детерминации:

= = 0,0752

тогда эмпирическое корреляционное отношение будет равно:

           = = = 0,274

   6) аналитическая связь между ними описывается уравнением прямой:

 

           – показывает усреднённое влияние на результативный признак неучтённых факторов

           – показывает на сколько изменится в среднем значение признака результата при изменение факторного на единицу.

   Для нахождения параметров линейной парной регрессии используется система нормальных уравнений:

 

 

 

 

 

  Уравнение регрессии:

 

        

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис.5. График эмпирической линии  регрессии

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Задание №4

Таблица 4.1

 

Вид продукции

2009 год

2010 год

Цена (pº), руб

Продано (qº), литров

pºqº

Цена (p¹), руб

Продано (q¹), литров

p¹q¹

q¹pº

Водка

230,22

122

28086,84

256,21

113

28951,73

26014,86

Коньяк

817,02

9932

8114642,64

868,02

12646

10976980,92

10332034,9

Вино

183,93

50,3

9251,679

201,74

50,1

10107,174

9214,893

Итого

 

10104,3

8151981,16

 

12809,1

11016039,82

10367264,7


 

    1. Определим общие индексы:

Общий индекс свободных  цен:

 

Вывод: по данной товарной группе цены в 2010 году по сравнению с 2011 годом в среднем выросли на 6%.

Информация о работе Статистика внешнеэкономических связей