Вопрос 29 Задачи статистического анализа взаимосвязи показателей таможенной статистики

_{Анализ – это метод научного исследования объекта путем рассмотрения его отдельных сторон и составных частей. Экономико-статистический анализ – это разработка методики, основанной на широком применении традиционных статистческих и математико-статистических методв, с целью контроля адекватного отражения исследуемых явлений и процессов.}

_{Задачами статистического анализа являются:определение и оценка специфики и особенностей изучаемых явлений и процессов,изучение их структуры,взаимосвязей и закономерностей их развития.}

_{Признаки, обуславливающие изменения других признаков, связанных с ними признаков, называются факторными.}

_{Признаки, изменяющиеся под действием факторных признаков, называются результативными.}

_{Типы связей:}

_{-Функциональные- характеризующиеся полным соответствием между изменениями факторного признака и изменен. результативной величины: определённому значению фактора соответствует определённое значение результативного признака.}

_{- корелляционные: изменение среднего значения результативного признака обусловлено изменением факторного признака}

_{По направлению связи:}

_{- прямые- направление изменения результативного признака совпадает с направлением изменения признака фактора}

_{- обратные}

_{По форме}

_{- линейные- (прямая линия)с возрастанием значения факторного признака происходит равномерное возрастание значения результативного признака}

_{- нелинейные}

_{По кол-ву факторов:}

_{-однофакторные}

_{- многофакторные}

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

_{Исследование связей в условиях массового наблюдения и действия случайных факторов осуществляется,как правило,с помощью экономико-статистических моделей. В широком смысле модель– это аналог,условный образ(изображение,описание, схема,чертёж и т.п.)какого-либо объекта, процесса или события,приближенно воссоздающий«оригинал».Модель представляет собой логическое или математическое описание компонентов и функций,отображающих существенные свойства моделируемого объекта или процесса, даёт возможность установить основные закономерности изменения оригинала. В модели оперируют показателями,исчисленными для качественно однородных массовых явлений(совокупностей).Выражение и модели в виде функциональных уравнений используют для расчёта средних значений моделируемого показателя по набору заданных величин и для выявления степени влияния на него отдельных факторов.Данный метод содержит две свои составляющие части — корреляционный анализ и регрессионный анализ. Корреляционный анализ — это количественный метод определения тесноты и направления взаимосвязи между выборочными переменными величинами. Регрессионный анализ — это количественный метод определения вида математической функции в причинно-следственной зависимости между переменными величинами. Для практического использования моделей регрессии большое значение имеет их адекватность,т.е. соответствие фактическим статистическим данным.}

_{Корреляционный и регрессионный анализ обычно(особенно в условиях так называемого малого и среднего бизнеса) проводится для ограниченной по объёму совокупности.Поэтому показатели регрессии и корреляции– параметры уравнения регрессии,коэффициенты корреляции и детерминации могут быть искажены действием случайных факторов. Чтобы проверить,насколько эти показатели характерны для всей генеральной совокупности,не являются ли они результатом стечения случайных обстоятельств,необходимо проверить адекватность построенных статистических моделей.}

_{При численности объектов анализа до 30 единиц возникает необходимость проверки значимости(существенности)каждого коэффициента регрессии. При этом выясняют насколько вычисленные параметры характерны для отображения комплекса условий: не являются ли полученные значения параметров результатами действия случайных причин.}

_{Значимость коэффициентов простой линейной регрессии(применительно к совокупностям,у которых n<30)осуществляют с помощью t-критерия Стьюдента. При этом вычисляют расчетные(фактические)значения t-критерия}

_{Схема составления прогноза заключается в сборе данных о значениях зависимых и независимых переменных, их анализе на предмет наличия связи (корреляция) и выведении математического уравнения, описывающего эту связь (регрессия).}

_{Первая стадия корреляционного анализа – сбор данных о значениях переменных и составления точечных диаграмм (ХY-диаграммы).}

_{Предположение наличия линейной зависимости между двумя переменными основывается на значении коэффициента корреляции r, который рассчитывается по формуле:}

_{, (1.1)}

_{где n – число пар значений переменных, а Σ символ суммирования.}

_{Значение коэффициента корреляции колеблется от -1 ( в случае абсолютной отрицательной корреляции) до +1 (в случае абсолютной положительной корреляции).}