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

39. 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, т.к. невозможно управлять различными процессами и предсказывать их развитие не изучив характера тесноты, силы и др. особенностей их взаимосвязей. Это полностью касается внешнеторговой деятельности страны, таможенной деятельности, да и всей деятельности в целом. По этой причине методы изучения и измерения связей составляют важную часть статистического исследования. Стахостически детерминированная связь не имеет условий и ограничений, которые присущи функциональным связям. При стохастической связи различным значениям одного признака могут соответствовать самые разные значения др. переменной, но с определенными вероятностями. При этом среднее значение и др. статистические характеристики изменяются по определенным законам. Наиболее часто из разных видов стохастических связей изучают связь корреляционную. Корреляционной связью называется самый важный частный случай стохастических связей, который состоит в том, что разным значениям одной переменной величины с определенными вероятностями соответствуют разные средние значения др. переменной величины. Другими словами с изменением значений некоторого признака «х» закономерным образом изменяются средние значения, связанного с ним признака «у». в то время как в каждом отдельном случае признак «у» может принимать множество разных значений с разными вероятностями. Корреляционная связь между признаками может возникать разными способами. Важнейший из них это причинная зависимость вариации значений признака - результата от вариации значений признака – фактора. Т.к. по своей сути корреляц-ая связь – связь статистическая, вероятностная, должны выполняться определенные условия для того что бы эту связь мы могли изучать, таких условий несколько: 1. Наличие данных по достаточно большой совокупности. 2. Надежное выражение закономерности в средней величине(среднее значение признака). Для этого необходима достаточная однородность совокупности. 3. Необходимость подчинения распределения единиц совокупности, как по факторному, так и по результативному признаку «нормальному закону распределения вероятности». На практике это условие выполняется приближенно, но и в этом случае метод изучения связей дает хорошие результаты. Изучение коррел-ой связи предполагает решение следующих задач: 1. Измерение параметров уравнения, которое отражает связь средних значений зависимой переменной (у) с одной или несколькими независимыми переменными( т.е. xi). 2. Это измерение силы связи признаков между собой. 3. Измерение тесноты связи признаков др. с др. Первая задача решается построением уравнения регрессии. Вторая задача частично также решается построением уравнения регрессии, а также расчетом показателей силы связи признаков. Третья – решается расчетом показателей тесноты связи признаков. Что касается изучения связи стохастического характера во внешнеторговой деятельности, да и в целом во всей таможенной деятельности. Изучение связано с определенными сложностями, поэтому в настоящее время изучение стохастической связи носит эпизодический характер. Проводится, как правило, на Федеральном уровне. Сложности: 1) таможенная статистика является достаточно молодой наукой; 2) отсутствие специалистов-статистиков внутри т/о; 3) информационная база необходимая для изучения влияния разнообразных факторов на результаты внешнеторговой деятельности и таможенной деятельности выходит за рамки базы данных т/о. Появляется необходимость в привлечении доп. Инфо, например, инфо Росстата. Корреляционный анализ позволяет оценить степень тесноты стохастической взаимосвязи между признаками, которая может носить как линейный, так и нелинейный характер. Мерой тесноты линейной связи является линейный коэффициент корреляции, а также коэффициент детерминации, который определяется как квадрат линейного коэффициента корреляции. При нелинейном характере связи для оценки ее тесноты используются теоретическое корреляционное отношение, либо индекс корреляции и коэффициент детерминации, который является их квадратом. Линейный коэф-т корреляции представляет собой частный случай теоретического корреляционного отношения для линейной формы связи. Показатели тесноты связи оценивают в соответствии вариации значения результативного признака и вариации значения признака факторов. Если показатели тесноты связи оказываются достаточно большими по величине в границах существования их значений, делается вывод об установлении связей признаков и дается количественная характеристика тесноты этой связи, в противном случае при небольших значениях показателей тесноты связи делается вывод об отсутствии связи либо об очень слабой силе(факторный признак влияния не оказывает). Регрессионный анализ позволяет получить статистическую модель изучаемой взаимосвязи признаков и соответственно изучаемого процесса. Эта модель при определенных условиях может использоваться для изучения процесса и его прогнозирования. Регрессионная модель представляет собой зависимость средних значений результативного признака(у с домиком) как функции одного или нескольких факторов( у с домиком = f(xi)). Регрессионный анализ позволяет выбрать из множества линий отображающих зависимость признаков, ту которая наиболее точно отражает тенденцию взаимосвязи результата и факторов. В основе регрессионного анализа лежит метод наименьших квадратов, который обеспечивает наименьшую сумму квадратов отклонений фактических значений результата от теоретических значений, полученных по уравнению связи: сумма(уi – уi с домиком) в квадрате –» min.

39. Построения парного линейного уравнения регрессии. Оценка его параметров. Их смысл.

40. Показатели тесноты пар ной линейной зависимости характеристик внешней торговли.

Методика их расчета и интерпретация.