Сравнительный анализ двух структур внешней торговли. Показатели, оценивающие различия структур. Их интерпретация.

Чтобы оценить различия 2 структур, которые построили рассчитаем абсолютные и относительные показатели.

Абсолютные показатели строятся в форме арифметических средних, либо в форме квадратических средних.

Оба показателя говорят о том, на сколько процентов в сред­нем отличается удельный вес каждого элемента в отчётной и ба­зисной структурах. Чем больше значения этих показателей, тем сильнее различия двух структур.

Для сравнительной оценки выявленных различий исполь­зуются относительные или нормированные показатели. В них фактические различия сравниваются с определённой нормой, стандартом: с максимальными или возможными различиями. Нормированные показатели различий структур принимают значения в строго определённых границах от 0 до 1. Чем ближе значение показателя к 0, тем раз­личия структур меньше, чем ближе значение к 1, тем различия сильнее. Расчёты относительных показателей также выполня­ются по арифметической и квадратической формам средней.

В качестве стандарта берется максимальное различие двух структур, т.е. когда одна из структур является полной противоположностью другой (различия 200%) Нормированные коэффициенты предельных различий двух структур:

Арифметический:

Квадратический

Различия двух структур считаются несущественными, если значения абсолютных показателей не превышают 2%.

Кроме того max различия двух структур весьма маловероятны и встречаются редко, поэтому для более точной оценки используются интегральные показатели, в которых фактические различия сравниваются с наиболее вероятными. Они строятся на основе квадратической формы.

Коэффициент возможных структурных различий или ко­эффициент Гатева оценивает фактические различия по сравне­нию с возможными:

Это интегральный коэффициент структурных сдвигов. Чем его значение ближе к 1, тем сильнее различия структур.

Индекс Рябцева также оценивает фактические различия по сравнению с возможными и имеет построенную для него шкалу атрибутивных оценок различий структур.

Его значения меньше коэффициента Гатева, но имеет существенные преимущества. Автором разработана шкала атрибутивных оценок степени различий структур. От «тождественных структур» до «полной противоположности структур». (всего 8 градаций по данной шкале)

Понятие о статистической и корреляционной связи. Условия применения и задачи корреляционно-регрессионного анализа, проблемы его использования для изучения связей во внешней торговле.

Современная наука изучает взаимосвязи всех явлений при­роды и общества. Невозможно управлять различными явлени­ями и процессами, предсказывать их развитие без изучения ха­рактера, силы и других особенностей связей. Данное положение полностью относится и к развитию внешней торговли страны и к развитию всей таможенной деятельности. Поэтому методы изу­чения и измерения связей составляют важную часть методоло­гии статистического исследования.

Различают два типа связей между явлениями и их призна­ками: функциональную или жёстко детерминированную и ста­тистическую или стохастически детерминированную.

Связь называется функциональной, если значению одной переменной обязательно соответствует одно или несколько точ­но заданных значений другой переменной.

Статистическая (Стохастически детерминированная) связь не имеет огра­ничений и условий, присущих функциональной связи. При ста­тистической связи разным значениям одной переменной могут соответствовать с некоторыми вероятностями разные значения другой переменной, при этом её среднее значение или другие статистические характеристики изменяются по определённому закону.

Корреляционной связью называется важнейший частный случай статистической связи, состоящий в том, что разным зна­чениям одной переменной соответствуют с разными вероятнос­тями различные средние значения другой переменной. То есть, с изменением значения признака х закономерным образом из­меняется среднее значение признака у, в то время, как в каждом отдельном случае признак у (с разными вероятностями) может принимать множество различных значений.

Термин «корреляция» ввёл в статистику английский био­лог и статистик Френсис Гальтон в конце XIX века. Это слово пи­салось correlation, т.е. не просто связь (relation), а «как бы связь» в непривычной в то время не функциональной форме.

Корреляционная связь между признаками может возни­кать разными путями. Важнейший из них - это причинная зави­симость вариации результативного признака от вариации фак­торного признака.

Для того чтобы можно было использовать в анализе корееляционно-регрессионный метод необходимо выполнение некоторых условий:

1) нали­чие данных по достаточно большой совокупности. Обычно счи­тают, что число наблюдений должно быть не менее 6-7, а лучше 10 единиц.

2) надёжное выражение законо­мерности в средней величине, а для этого необходима достаточ­ная однородность совокупности. Означает что совокупность должнабытьдостаточно однородной по значению факторного и результативного признака.

3) необходимость подчинения распределения единиц совокупности по значению результативного и факторных при­знаков закону нормального распределения вероятностей. На практике это условие чаще всего выполняется приближённо, но и тогда метод даёт хорошие результаты.

В соответствии с сущностью корреляционной связи её изу­чение связано с решением двух задач:

- выбор формы взаимосвязи признаков (уравнения регрессии);

- оценка тесноты связи признаков между собой.

Первая задача решается оценкой параметров уравнения регрессии, вторая - расчётом показателей тесноты связи.

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, изучение взаимосвязей признаков заставляет исследователя собирать данные по всем факторным признакам, которые оказывают достаточно большое влияние на результаты внешнеторговой деятельности. Это приводит к необходимости привлекать для анализа доп.сведения, не имеющиеся в распоряжении ФТС, например, данные гос.статистики.