Трансформации социально-экономических систем в КНР и Венгрии

Эксцесс случайной величины, имеющий нормальный закон распределения, равен нулю. Если эксцесс имеет положительный знак, то распределение более островершинной, при отрицательном знаке более плосковершинной.

Проверка гипотезы заключается в выполнении следующих этапов: a) формулируется нулевая гипотеза Н0 и альтернативная гипотеза Н1; b) выбирается статистический критерий проверки гипотезы; c) выбирается уровень значимости (; d) определяется объем выборки, собираются данные, вычисляется значение выборочной статистики; e) определяется вероятность, которую примет статистика критерия (см. этап b) при выполнении нулевой гипотезы, а для альтернативной гипотезы определяется критическое значение статистики, которое делит интервал на область критерия и непринятия нулевой гипотезы; f) сравнивается полученная вероятность по результатам выборки с заданным уровнем значимости, а для альтернативного варианта определяют, попадет ли выборочное значение в область критерия или отклонения нулевой гипотезы; g) формулируется решение принять или отвергнуть нулевую гипотезу; h) излагается статистическое решение с позиций экономического смысла.

Корреляционный анализ

Корреляционный анализ - один из методов статистического анализа взаимозависимости нескольких признаков.

В процессе статистического исследования связей между экономическими явлениями определяют следующие виды коэффициентов корреляции:

a) коэффициент парной корреляции; b) корреляционное отношение; c) множественный коэффициент корреляции; d) частный коэффициент корреляции; e) коэффициент ранговой корреляции; f) коэффициент канонической корреляции.

Корреляция – стохастическая (случайная, вероятностная) связь двух или более случайных переменных или рядов данных явлений. При помощи корреляции можно выразить интенсивность и направленность связей между исследуемыми экономическими явлениями.

Самая простая форма корреляции это корреляция между двумя переменными (х и у).

Тесноту линейных связей двух случайных переменных х и у (у= а0+а1х) показывает коэффициент парной корреляции (линейный коэффициент корреляции).

В процессе статистического исследования связей между экономическими явлениями встречаются и такие, в которых корреляция имеет форму кривой, которая может быть гиперболой, параболой и т.д. Степень криволинейной стохастической связи между х и у измеряется корреляционным отношением.

В случае сложных связей между массовыми экономическими явлениями появляется несколько независимых переменных, существенно влияющих на зависимую. Общее влияние этих переменных измеряется с помощью показателей корреляции. Показателем тесноты линейной зависимости случайной переменной у от к случайных переменных х1, х2…хk являет множественный коэффициент корреляции.

Так же рассматривается теснота зависимости между двумя переменными при исключении влияния на эту зависимость остальных переменных. Показателем тесноты зависимости в данном случае является частный коэффициент корреляции.

В некоторых статистических исследованиях существует вероятность того, что некоторые переменные нельзя точно измерить, а даже если такие измерения и получены, есть вероятность того, что в некоторых случаях значения показателей недостоверны. В таких случаях можно проранжировать объекты по значениям показателей одного и второго, получив последовательность. Зависимость между двумя этими последовательностями оценивается коэффициентом ранговой корреляции Спирмана. Коэффициент ранговой корреляции является показателем измерения силы линейной зависимости между двумя наборами рангов.

Корреляционные связи между двумя группами случайных величин оцениваются коэффициентом канонической корреляции. Эта зависимость определяется при помощи новых аргументов канонических величин, вычисленных как линейные комбинации исходных признаков.

Коэффициент парной корреляции

Коэффициент парной корреляции является мерой линейной статистической зависимости между величинами и определяется для генеральной совокупности на основе выборки.

А. Генеральная совокупность с двумя признаками.

Для генеральной совокупности с двумя признаками определяются следующие пять параметров (два математических ожидания, две дисперсии, один коэффициент парной корреляции):
1. Математическое ожидание х: Mx=?x
2. Математическое ожидание у: My=?y
3. Дисперсия х: Dx=?2x
4. Дисперсия у: Dy=?2y
5. Коэффициент парной корреляции: [pic]

Квадрат коэффициента корреляции называют коэффициентом детерминации. а) Проверка значимости параметров связи

Значимость коэффициента корреляции показывает зависимость или независимость признаков.

Если коэффициент незначим, то признаки x и y считаются независимыми.

Проверяется гипотеза Н0: ( = 0. Для этого вычисляется tнабл.. и находится tтабл.. по таблице t– распределения Стьюдента

[pic] tтабл. находится для определенного значения ( ((=10%, 5%, 2%,

1%) и (=n-2

Если (tнабл.((tтабл., то гипотеза H0 отвергается с вероятностью ошибки (.

Если (tнабл.(?tтабл, то гипотеза не отвергается при ((100 [pic] или

[pic] б) Интервальная оценка параметров связи

Интервальные оценки обычно находят для значимых параметров связи.

Находим значение статистики Z по формуле

[pic].

Находим точность интервальной оценки по формуле

[pic][pic] (t( – находится по таблице t-распределения для заданного ()

Интервальная оценка для MZ имеет вид

[pic][pic].

С помощью обратной функции [pic] получаем интервальную оценку коэффициента корреляции ( (используется таблица Фишера-Иейтса)

[pic]

Если коэффициент корреляции значим, то коэффициенты регрессии также значимо отличаются от нуля (с тем же уровнем ().

Интервальные оценки для коэффициента регрессии получают по формулам:

[pic];

[pic], где t имеет распределение Стьюдента с (=n-2 степенями свободы.

Примечание. Для значимого коэффициента корреляции некоторые авторы рекомендуют оценку ( при небольших выборках

[pic] или для [pic]

Регрессионный анализ

Регрессионный анализ используется после того, как с помощью корреляционного анализа выявлено наличие статистически значимых связей между переменными и оценена степень их тесноты.

Регрессионным анализом называется метод статистического анализа зависимости случайной величины у от переменных [pic] , рассматриваемых в регрессионном анализе как неслучайные величины, независимо от истинного закона распределения xj.

Предполагается, что случайная величина у имеет нормальный закон распределения с условным математическим ожиданием ?, являющимся функцией от аргументов xj и постоянной, не зависящей от аргументов дисперсий (2.

Наиболее часто встречаются следующие виды уравнений регрессии:

[pic] - линейное многомерное

[pic] - полином

[pic] - гипербола

[pic] - степенное

Полиномиальное, гиперболическое и степенное уравнения приводятся к линейному.

А. Простейшее линейное уравнение регрессии.

а) Оценка уравнения регрессии.

Предполагаем, что в «среднем» у есть линейная функция от х, т.е. уравнение регрессии имеет вид:

[pic], где [pic] - условное математическое ожидание М(у/х);

[pic] - коэффициенты, которые необходимо оценить по результатам выборочных наблюдений.

Оценить [pic] - это значит найти их оценки по выборке (оценки обозначают как в0 и в1). Говорят, что имеем оценку уравнения, т.е. в0 и в1
– найденны, например, методом наименьших квадратов.

Оценка уравнения регрессии записывается в виде:

[pic]

|Параметры уравнения регрессии|Оценки параметров |
|(0 |в0 |
|(1 |в1 |
|(2 |s2 |

б) Определение интервальной оценки [pic]

[pic]

[pic]

[pic] где в0 – оценка (0, т.е. Мв0 =(0; t( - t распределение для уровня значимости (=1-( и числа степеней свободы v=n-2

[pic] в) Проверка значимости (1 (значимости уравнения регрессии) проверяется гипотеза о равенстве нулю (1 при альтернативной гипотезе

H0: (1=0

H1: (1(0

Гипотеза H0: (1=0 отвергается с вероятностью ошибки ( при выполнении неравенства ( t1 (>tкр ((, (=n-2) и уравнение регрессии считается значимым

[pic] где [pic] - несмещенная оценка среднего квадратического отклонения величины в1; tкр ((, (=n-2) находится по таблице t-распределения при заданном ( и
(=n-2

г) Определение интервальной оценки для [pic] при заданном х=х0

[pic]

tv находится по таблице t –распределения Стьюдента для уровня значимости (=1- ( и числа степеней свободы v=n-2

Анализ рядов динамики

Показатели, характеризующие различные объекты и процессы в мировой экономике постоянно меняются во времени, образуя ряды динамики. Такие числовые данные называют так же динамическими или временными рядами. В зависимости от регистрации данных ряды динамики являются дискретными или непрерывными.

Существует несколько классификаций циклов в теории циклов, которая исследует различного рода периодические колебания с различной продолжительностью периодов. Одна из классификаций классифицирует циклы следующим образом:

- длинные волны – период колебаний 40-60 лет;

- средние волны – период 15-20 лет;

- главные циклы – от 6 до 11 лет;

- второстепенные циклы – от 2 до 4 лет;

- сезонные циклы – 2, 3, 4 месяца

Цели анализа рядов динамики следующие: a) Определить в каком направлении развивается явление: наблюдается ли тенденция возрастания или падения, или значения варьируются вокруг определенного уровня. b) Выявить причины вариации явления и функцию, описывающую вариации во времени (выявление и измерение периодических колебаний в рядах динамики). c) Определить какие факторы влияют на вариацию явления, и установить функциональную зависимость показателей, характеризующих явление, от факторов. d) Осуществить прогнозирование развития явления в будущем.

При анализе рядов динамики встречаются следующие понятия:

- автоковариация;

- автокорреляция;

- тренд;

- тенденция среднего уровня;

- тенденция дисперсии;

- тенденция автокорреляции;

- случайный процесс.

Для использования в рядах динамики корреляционного анализа, регрессионного анализа, ряды динамики необходимо предварительно обработать.

Предварительная обработка рядов динамики заключается в выполнении следующих процедур:

a) выявление случайной компоненты ряда динамики; b) определение тенденции в рядах динамики; c) выявление сезонной компоненты; d) выявление основных гармоник; e) проверка наличия автокорреляции в рядах динамики.

а) Выявление случайной компоненты ряда динамики.

Выявление случайной компоненты – элиминирование (исключение) тенденции из ряда динамики.

Ряд динамики Yt содержит тенденцию Y(t) и случайную компоненту ?t

Yt = Y(t) + ?t

Тенденция Y(t) представляет собой функцию времени.

Автокорреляцией называется связь между уровнями ряда динамики.
Теснота связи оценивается коэффициентом автокорреляции.

[pic], где RL – коэффициент автокорреляции с лагом L;

Сx(L) = M[([pic])(xi + L –[pic])] , где Сx(L) – автокорреляция лага L;

M – значок математического ожидания;

L – временный сдвиг (так же называемый лагом), L = 1,…T

Cx(0) = M[([pic])([pic])] = ?2x

Для исключения тенденции используют различные методы – метод скользящей средней, метод конечных разностей. Ниже изложен метод конечных разностей. Он заключается в том, что последовательно находятся конечные разности. Остатки ?t распределены приблизительно нормально, имеют среднюю
0 и дисперсию ?2.

Основной проблемой является определение порядка разностей, при которых влияние тенденции исключено и разности следующего порядка определять не надо.

Для этого определяют и сравнивают дисперсии.

[pic]

[pic],

где yt - значение показателя в t-й период времени;

T - количество периодов времени;

?kyt - конечная разность k–го порядка для t–го периода;

2kCk – биномиальный коэффициент, определяемый из таблиц.

Если определены разности, при которых влияние тенденций исключено, то

Vk ? Vk+1 ? Vk+2 ?…

В практике ограничиваются определением таких разностей, при которых дисперсии приблизительно равны между собой.

Если V0 ? V1 , то конечные разности первого порядка исключают тенденцию и, следовательно, остатки yt1 соответствуют требованиям корреляционного и регрессионного анализа. b) Определение тенденции в рядах динамики.

Необходимо отметить, что тип функции должен быть адекватен характеру изменения рассматриваемого ряда динамики и должен иметь причинно- следственную обоснованность.

При определении тенденции часто принимают следующие функции:

|полиномы различных порядков |[pic] |
|или |[pic]; |
|экспоненциальные функции |[pic] |
|или |[pic] |
|показательная функция |[pic] |

Функция, которой соответствует минимальная среднеквадратическая ошибка, является наиболее подходящей.

После определения тренда вычитают значение тренда из соответствующих уровней первоначального ряда динамики и в дальнейшем анализе пользуются отклонениями от тренда.

Если данные не содержат какую-нибудь явную, ярко выраженную тенденцию, то следует начать определение тенденции с самого простого полинома – прямой линии. c) Подход к выявлению и измерению периодических колебаний в рядах динамики.

В рядах динамики могут содержаться заметные периодические колебания вокруг общей тенденции, для выявления которых следует применить методику анализа, называемую гармоническим анализом.

Задачей гармонического анализа является определение основных гармоник, содержащих основные закономерности развития исследуемого явления.
В наиболее продвинутых исследованиях гармонического анализа постулируется, что функцию х(t) можно записать в виде: x(t) = g(t) + u(t), где g(t) – периодическая функция; u(t) – случайная функция времени с нулевым математическим ожиданием и дисперсией ?2.

Функция g(t) имеет вид:

[pic]

Найти данную функцию – это значит найти значения ak, bk, T0 (T – период функции, связанный с частотой ( зависимостью [pic]).

В частном случае функция g(t) может иметь вид:

[pic]

Задача выявления периодичности, скрытой в рядах динамики, решается около двухсот лет. Кроме нахождения ak, bk, T, что не представляет серьезных трудностей, для исследователя важным является нахождение причинного механизма, который год за годом, а иногда десятилетия за десятилетием воспроизводит одну и ту же косинусоидальную волну.

Задача решается следующим образом: предполагается, что процесс x(t) хорошо описывается функцией

[pic] где A0 – математическое ожидание процесса x(t)

Ak, Bk, (k – неизвестные параметры.

Основным методом нахождения неизвестных параметров Ak, Bk, (k является метод наименьших квадратов, минимизирующий функцию.

[pic]

Минимум функции [pic] достигается решением системы уравнений:

[pic]

[pic]

[pic] d) Выявление сезонной компоненты.

Выявление сезонной компоненты – это частный случай гармонического анализа, когда T = 12 месяцев.

Процесс описывается функцией вида:

[pic]

[pic]

[pic].

Из практики выведено, что n не превышает четырех. Наиболее подходящая функция xk(t) та, у которой дисперсия

?2[pic] имеет наименьшее значение.

e) Выявление основных гармоник.

С помощью преобразования Фурье любой ряд динамики можно представить в виде суммы конечного числа гармоник. Исследователю не всегда нужны все гармоники, его могут интересовать только те, которые порождают основную часть дисперсии процесса. Задача решается следующим образом.

Функция [pic] записывается в виде:

[pic] , где Rk = [pic]– амплитуда;

[pic] - фаза k-й гармоники.

[pic]

[pic].

f) Проверка наличия автокорреляции в рядах динамики.

Автокорреляция – это явление, наблюдаемое в рядах динамики, представляющее собой зависимость между последующими и предшествующими членами временного ряда.

Методика корреляционного анализа применяется, когда уровни каждого из взаимосвязанных рядов динамики являются статистически независимыми.
Поэтому необходимо проверять наличие автокорреляции, и ее удалять.

В общем случае, когда найден тренд, значения тренда удалены из ряда динамики, предполагаю, что в рядах сформированных из отклонений от тренда, автокорреляции нет. Но нередко при проверке автокорреляция обнаруживается.

Существующие методы для проверки наличия автокорреляции:
- нециклический коэффициент автокорреляции;
- циклический коэффициент автокорреляции;
- критерий Дурбина-Ватсона;
- автокорреляция гармонических рядов.

3 Анализ социально-экономических показателей трансформации

3. Расчеты и анализ результатов

3.3.1 Базовый анализ данных

КНР

Рассмотрим показатель- распределение частот уровня рождаемости. Все значения данного показателя принадлежат отрезку [13,3250, 29,7750].
Разобьем отрезок [13,3250, 29,7750] на семь интервалов [(13,3250, 15,6750);
(15,6751, 18,0250); (18,0251, 20,3750); (20,3751, 22,7250); (22,7251,
25,0750); (25,0751, 27,4250); (27,4251, 29,7750)]. Определим число лет, попавших в каждый интервал, процент показавших в каждый, процент годов попавших в каждый интервал с учетом пропусков и накопленные проценты. В табл. 2 представлено распределение частот.

Таблица 2

Распределение частот
|№ |Значение |Частоты,|Частоты|Достоверные|Накопленные|
|интервал|интервала |число |, % |частоты, % |частоты, % |
|а | |объектов| | | |
| | |в | | | |
| | |интервал| | | |
| | |е | | | |
|1 |13,3250 - |1 |1 |4,347826 |4,347826 |
| |15,6750 | | | | |
|2 |15,6751 - |4 |5 |17,3913 |21,73913 |
| |18,0250 | | | | |
|3 |18,0251 - |3 |8 |13,04348 |34,78261 |
| |20,3750 | | | | |
|4 |20,3751 - |13 |21 |56,52174 |91,30435 |
| |22,7250 | | | | |
|5 |22,7251 - |1 |22 |4,347826 |95,65217 |
| |25,0750 | | | | |
|6 |25,0751 - |0 |22 |0 |95,65217 |
| |27,4250 | | | | |
|7 |27,4251 - |1 |23 |4,347826 |100 |
| |29,7750 | | | | |

В третьей колонке показано количество лет, попавших в соответствующий интервал. В четвертой колонке процент годов, попавших в интервал. В пятой колонке проценты, подсчитанные с учетом отсутствующих значений. В последнем столбце показаны накопленные частости с учетом пропусков. На рис. 2 представлена гистограмма для показателя – распределение частот уровня рождаемости.

[pic]

Рис. 2 Гистограмма распределения частот – распределение частот уровня рождаемости.

Рассмотрим показатель- распределение частот уровня смертности. Все значения данного показателя принадлежат отрезку [0,150000, 7,85000].
Разобьем отрезок [0,150000, 7,85000] на семь интервалов [(0,150000,
1,25000); (1,25001, 2,35000); (2,35001, 3,45000); (3,45001, 4,55000);
(4,55001, 5,65000); (5,65001, 6,75000); (6,75001, 7,85000)]. Определим число лет, попавших в каждый интервал, процент показавших в каждый, процент годов попавших в каждый интервал с учетом пропусков и накопленные проценты.
В табл. 3 представлено распределение частот.

Таблица 3

Распределение частот
|№ |Значение |Частоты,|Частоты|Достоверные|Накопленные|
|интервал|интервала |число |, % |частоты, % |частоты, % |
|а | |объектов| | | |
| | |в | | | |
| | |интервал| | | |
| | |е | | | |
|1 |0,150000 - |1 |1 |4,347826 |4,347826 |
| |1,25000 | | | | |
|2 |1,25001 - |0 |1 |0 |4,347826 |
| |2,35000 | | | | |
|3 |2,35001 - |0 |1 |0 |4,347826 |
| |3,45000 | | | | |
|4 |3,45001 - |0 |1 |0 |4,347826 |
| |4,55000 | | | | |
|5 |4,55001 - |0 |1 |0 |4,347826 |
| |5,65000 | | | | |
|6 |5,65001 - |12 |13 |52,17391 |56,52174 |
| |6,75000 | | | | |
|7 |6,75001 - |10 |23 |43,47826 |100 |
| |7,85000 | | | | |

В третьей колонке показано количество лет, попавших в соответствующий интервал. В четвертой колонке процент годов, попавших в интервал. В пятой колонке проценты, подсчитанные с учетом отсутствующих значений. В последнем столбце показаны накопленные частости с учетом пропусков. На рис. 3 представлена гистограмма для показателя – распределение частот уровня смертности.

[pic]

Рис. 3. Гистограмма распределения частот – распределение частот уровня смертности.

Рассмотрим показатель- распределение частот экспорта товаров и услуг. Все значения данного показателя принадлежат отрезку [-451,76,
271515]. Разобьем отрезок [-451,76, 271515] на семь интервалов [(-451,76 -
38400,7); (38400,8 - 77253,2); (77253,3 - 116105); (116106 - 154958);
(154959 - 193810); (193811 - 232663); (232664 - 271515)]. Определим число лет, попавших в каждый интервал, процент показавших в каждый, процент годов попавших в каждый интервал с учетом пропусков и накопленные проценты. В табл. 4 представлено распределение частот.

Таблица 4

Распределение частот

|№ |Значение |Частоты,|Частоты|Достоверные|Накопленные|
|интервал|интервала |число |, % |частоты, % |частоты, % |
|а | |объектов| | | |
| | |в | | | |
| | |интервал| | | |
| | |е | | | |
|1 |-451,76 - |4 |4 |17,3913 |17,3913 |
| |38400,7 | | | | |
|2 |38400,8 - |9 |13 |39,13043 |56,52174 |
| |77253,2 | | | | |
|3 |77253,3 - |3 |16 |13,04348 |69,56522 |
| |116105 | | | | |
|4 |116106 - |1 |17 |4,347826 |73,91304 |
| |154958 | | | | |
|5 |154959 - |2 |19 |8,695652 |82,6087 |
| |193810 | | | | |
|6 |193811 - |1 |20 |4,347826 |86,95652 |
| |232663 | | | | |
|7 |232664 - |3 |23 |13,04348 |100 |
| |271515 | | | | |

В третьей колонке показано количество лет, попавших в соответствующий интервал. В четвертой колонке процент годов, попавших в интервал. В пятой колонке проценты, подсчитанные с учетом отсутствующих значений. В последнем столбце показаны накопленные частости с учетом пропусков. На рис. 4 представлена гистограмма для показателя – распределение частот экспорта товаров и услуг.

[pic]

Рис. 4. Гистограмма распределения частот – распределение частот экспорта товаров и услуг.

.

Рассмотрим показатель- распределение частот импорта товаров и услуг. Все значения данного показателя принадлежат отрезку [2870,28,
247018]. Разобьем отрезок [2870,28, 247018] на семь интервалов [(2870,28 -
37748,6); (37748,7 - 72626,9); (72627 - 107505); (107506 - 142383); (142384
- 177261); (177262 - 212140); (212141 - 247018)]. Определим число лет, попавших в каждый интервал, процент показавших в каждый, процент годов попавших в каждый интервал с учетом пропусков и накопленные проценты. В табл.5 представлено распределение частот.

Таблица 5

Распределение частот

|№ |Значение |Частоты,|Частоты|Достоверные|Накопленные|
|интервал|интервала |число |, % |частоты, % |частоты, % |
|а | |объектов| | | |
| | |в | | | |
| | |интервал| | | |
| | |е | | | |
|1 |2870,28 - |5 |5 |21,73913 |21,73913 |
| |37748,6 | | | | |
|2 |37748,7 - |8 |13 |34,78261 |56,52174 |
| |72626,9 | | | | |
|3 |72627 - 107505|2 |15 |8,695652 |65,21739 |
|4 |107506 - |2 |17 |8,695652 |73,91304 |
| |142383 | | | | |
|5 |142384 - |2 |19 |8,695652 |82,6087 |
| |177261 | | | | |
|6 |177262 - |2 |21 |8,695652 |91,30435 |
| |212140 | | | | |
|7 |212141 - |2 |23 |8,695652 |100 |
| |247018 | | | | |

В третьей колонке показано количество лет, попавших в соответствующий интервал. В четвертой колонке процент годов, попавших в интервал. В пятой колонке проценты, подсчитанные с учетом отсутствующих значений. В последнем столбце показаны накопленные частости с учетом пропусков. На рис. 5 представлена гистограмма для показателя – распределение частот импорта товаров и услуг.

[pic]

Рис. 5. Гистограмма распределения частот – распределение частот импорта товаров и услуг.

Рассмотрим показатель- распределение частот ВВП. Все значения данного показателя принадлежат отрезку [106275, 1289433]. Разобьем отрезок
[106275, 1289433] на семь интервалов [(106275 - 275297); (275298 - 444320);
(444321 - 613342); (613343 - 782365); (782366 - 951388); (951389 -
1120411); (1120412 - 1289433)]. Определим число лет, попавших в каждый интервал, процент показавших в каждый, процент годов попавших в каждый интервал с учетом пропусков и накопленные проценты. В табл. 6 представлено распределение частот.

Таблица 6

Распределение частот

|№ |Значение |Частоты,|Частоты|Достоверные|Накопленные|
|интервал|интервала |число |, % |частоты, % |частоты, % |
|а | |объектов| | | |
| | |в | | | |
| | |интервал| | | |
| | |е | | | |
|1 |106275 - |5 |5 |21,73913 |21,73913 |
| |275297 | | | | |
|2 |275298 - |5 |10 |21,73913 |43,47826 |
| |444320 | | | | |
|3 |444321 - |4 |14 |17,3913 |60,86957 |
| |613342 | | | | |
|4 |613343 - |3 |17 |13,04348 |73,91304 |
| |782365 | | | | |
|5 |782366 - |2 |19 |8,695652 |82,6087 |
| |951388 | | | | |
|6 |951389 - |3 |22 |13,04348 |95,65217 |
| |1120411 | | | | |
|7 |1120412 - |1 |23 |4,347826 |100 |
| |1289433 | | | | |

В третьей колонке показано количество лет, попавших в соответствующий интервал. В четвертой колонке процент годов, попавших в интервал. В пятой колонке проценты, подсчитанные с учетом отсутствующих значений. В последнем столбце показаны накопленные частости с учетом пропусков. На рис. 6 представлена гистограмма для показателя – распределение частот ВВП.

[pic]

Рис. 6. Гистограмма распределения частот – распределение частот ВВП.

Рассмотрим показатель- распределение частот численности населения.
Все значения данного показателя принадлежат отрезку [951501, 1307447].
Разобьем отрезок [951501, 1307447] на семь интервалов [(951501 -1002351);
(1002352 - 1053200); (1053201 - 1104049); (1104050 - 1154899); (1154900 -
1205748); (1205749 - 1256597); (1256598 - 1307447)]. Определим число лет, попавших в каждый интервал, процент показавших в каждый, процент годов попавших в каждый интервал с учетом пропусков и накопленные проценты. В табл. 7 представлено распределение частот.

Таблица 7

Распределение частот

|№ |Значение |Частоты,|Частоты|Достоверные|Накопленные|
|интервал|интервала |число |, % |частоты, % |частоты, % |
|а | |объектов| | | |
| | |в | | | |
| | |интервал| | | |
| | |е | | | |
|1 |951501 -1002351 |2 |2 |8,695652 |8,695652 |
|2 |1002352 - |4 |6 |17,3913 |26,08696 |
| |1053200 | | | | |
|3 |1053201 - |3 |9 |13,04348 |39,13043 |
| |1104049 | | | | |
|4 |1104050 - |3 |12 |13,04348 |52,17391 |
| |1154899 | | | | |
|5 |1154900 - |4 |16 |17,3913 |69,56522 |
| |1205748 | | | | |
|6 |1205749 - |4 |20 |17,3913 |86,95652 |
| |1256597 | | | | |
|7 |1256598 - |3 |23 |13,04348 |100 |
| |1307447 | | | | |

В третьей колонке показано количество лет, попавших в соответствующий интервал. В четвертой колонке процент годов, попавших в интервал. В пятой колонке проценты, подсчитанные с учетом отсутствующих значений. В последнем столбце показаны накопленные частости с учетом пропусков. На рис. 7 представлена гистограмма для показателя – распределение частот уровня численности населения.
[pic]

Рис. 7. Гистограмма распределения частот – распределение частот численности населения.

Венгрия

Рассмотрим показатель- распределение частот уровня рождаемости. Все значения данного показателя принадлежат отрезку [8,17500, 16,9250].
Разобьем отрезок [8,17500, 16,9250] на семь интервалов [(8,17500 -
9,42500); (9,42501 - 10,6750); (10,6751 - 11,9250); (11,9251 - 13,1750);
(13,1751 - 14,4250); (14,4251 - 15,6750); (15,6751 - 16,9250)]. Определим число лет, попавших в каждый интервал, процент показавших в каждый, процент годов попавших в каждый интервал с учетом пропусков и накопленные проценты.
В табл.8 представлено распределение частот.

Таблица 8

Распределение частот

|№ |Значение |Частоты,|Частоты|Достоверные|Накопленные|
|интервал|интервала |число |, % |частоты, % |частоты, % |
|а | |объектов| | | |
| | |в | | | |
| | |интервал| | | |
| | |е | | | |
|1 |8,17500 - |1 |1 |3,030303 |3,030303 |
| |9,42500 | | | | |
|2 |9,42501 - |2 |3 |6,060606 |9,090909 |
| |10,6750 | | | | |
|3 |10,6751 - |5 |8 |15,15152 |24,24242 |
| |11,9250 | | | | |
|4 |11,9251 - |10 |18 |30,30303 |54,54545 |
| |13,1750 | | | | |
|5 |13,1751 - |4 |22 |12,12121 |66,66667 |
| |14,4250 | | | | |
|6 |14,4251 - |4 |26 |12,12121 |78,78788 |
| |15,6750 | | | | |
|7 |15,6751 - |7 |33 |21,21212 |100 |
| |16,9250 | | | | |

В третьей колонке показано количество лет, попавших в соответствующий интервал. В четвертой колонке процент годов, попавших в интервал. В пятой колонке проценты, подсчитанные с учетом отсутствующих значений. В последнем столбце показаны накопленные частости с учетом пропусков. На рис. 8 представлена гистограмма для показателя – распределение частот уровня рождаемости.

[pic]

Рис. 8. Гистограмма распределения частот – распределение частот уровня рождаемости.

Рассмотрим показатель- распределение частот уровня смертности. Все значения данного показателя принадлежат отрезку [9,4250, 14,6750]. Разобьем отрезок [9,4250, 14,6750] на семь интервалов [(9,4250 -10,1750); (10,1751 -
10,9250); (10,9251 - 11,6750); (11,6751 - 12,4250); (12,4251 - 13,1750);
(13,1751 - 13,9250); (13,9251 - 14,6750)]. Определим число лет, попавших в каждый интервал, процент показавших в каждый, процент годов попавших в каждый интервал с учетом пропусков и накопленные проценты. В табл. 9 представлено распределение частот.

Таблица 9

Распределение частот

|№ |Значение |Частоты,|Частоты|Достоверные|Накопленные|
|интервал|интервала |число |, % |частоты, % |частоты, % |
|а | |объектов| | | |
| | |в | | | |
| | |интервал| | | |
| | |е | | | |
|1 |9,4250 -10,1750|2 |2 |6,060606 |6,060606 |
|2 |10,1751 - |1 |3 |3,030303 |9,090909 |
| |10,9250 | | | | |
|3 |10,9251 - |3 |6 |9,090909 |18,18182 |
| |11,6750 | | | | |
|4 |11,6751 - |4 |10 |12,12121 |30,30303 |
| |12,4250 | | | | |
|5 |12,4251 - |4 |14 |12,12121 |42,42424 |
| |13,1750 | | | | |
|6 |13,1751 - |11 |25 |33,33333 |75,75758 |
| |13,9250 | | | | |
|7 |13,9251 - |8 |33 |24,24242 |100 |
| |14,6750 | | | | |

В третьей колонке показано количество лет, попавших в соответствующий интервал. В четвертой колонке процент годов, попавших в интервал. В пятой колонке проценты, подсчитанные с учетом отсутствующих значений. В последнем столбце показаны накопленные частости с учетом пропусков. На рис. 9 представлена гистограмма для показателя – распределение частот уровня смертности.

[pic]

Рис. 9 Гистограмма распределения частот – распределение частот уровня смертности.

Рассмотрим показатель- распределение частот экспорта товаров и услуг. Все значения данного показателя принадлежат отрезку [526,625,
31854]. Разобьем отрезок [526,625, 31854] на семь интервалов [(526,625 -
5001,97); (5001,98 - 9477,32); (9477,33 - 13952,6); (13952,7 - 18428,0);
(18428,1 - 22903,3); (22903,4 - 27378,7); (27378,8 - 31854,0)]. Определим число лет, попавших в каждый интервал, процент показавших в каждый, процент годов попавших в каждый интервал с учетом пропусков и накопленные проценты.
В табл. 10 представлено распределение частот.

Таблица 10

Распределение частот

|№ |Значение |Частоты,|Частоты|Достоверные|Накопленные|
|интервал|интервала |число |, % |частоты, % |частоты, % |
|а | |объектов| | | |
| | |в | | | |
| | |интервал| | | |
| | |е | | | |
|1 |526,625 - |4 |4 |12,12121 |12,12121 |
| |5001,97 | | | | |
|2 |5001,98 - |6 |10 |18,18182 |30,30303 |
| |9477,32 | | | | |
|3 |9477,33 - |8 |18 |24,24242 |54,54545 |
| |13952,6 | | | | |
|4 |13952,7 - |12 |30 |36,36364 |90,90909 |
| |18428,0 | | | | |
|5 |18428,1 - |1 |31 |3,030303 |93,93939 |
| |22903,3 | | | | |
|6 |22903,4 - |1 |32 |3,030303 |96,9697 |
| |27378,7 | | | | |
|7 |27378,8 - |1 |33 |3,030303 |100 |
| |31854,0 | | | | |

В третьей колонке показано количество лет, попавших в соответствующий интервал. В четвертой колонке процент годов, попавших в интервал. В пятой колонке проценты, подсчитанные с учетом отсутствующих значений. В последнем столбце показаны накопленные частости с учетом пропусков. На рис. 10 представлена гистограмма для показателя – распределение частот экспорта товаров и услуг.

[pic]

Рис. 3.3.9 Гистограмма распределения частот – распределение частот экспорта товаров и услуг.

Рассмотрим показатель- распределение частот импорта товаров и услуг. Все значения данного показателя принадлежат отрезку [4713,05,
34270,5]. Разобьем отрезок [4713,05, 34270,5] на семь интервалов [(4713,05
- 8935,54); (8935,55 - 13158,0); (13158,1 - 17380,5); (17380,6 - 21603,0);
(21603,1 - 25825,5); (25825,6 - 30048,0); (30048,1 - 34270,5)]. Определим число лет, попавших в каждый интервал, процент показавших в каждый, процент годов попавших в каждый интервал с учетом пропусков и накопленные проценты.
В табл. 11 представлено распределение частот экспорта товаров и услуг.

Таблица 11

Распределение частот

|№ |Значение |Частоты,|Частоты|Достоверные|Накопленные|
|интервал|интервала |число |, % |частоты, % |частоты, % |
|а | |объектов| | | |
| | |в | | | |
| | |интервал| | | |
| | |е | | | |
|1 |4713,05 - |6 |6 |18,18182 |18,18182 |
| |8935,54 | | | | |
|2 |8935,55 - |10 |16 |30,30303 |48,48485 |
| |13158,0 | | | | |
|3 |13158,1 - |12 |28 |36,36364 |84,84848 |
| |17380,5 | | | | |
|4 |17380,6 - |1 |29 |3,030303 |87,87879 |
| |21603,0 | | | | |
|5 |21603,1 - |1 |30 |3,030303 |90,90909 |
| |25825,5 | | | | |
|6 |25825,6 - |1 |31 |3,030303 |93,93939 |
| |30048,0 | | | | |
|7 |30048,1 - |2 |33 |6,060606 |100 |
| |34270,5 | | | | |

В третьей колонке показано количество лет, попавших в соответствующий интервал. В четвертой колонке процент годов, попавших в интервал. В пятой колонке проценты, подсчитанные с учетом отсутствующих значений. В последнем столбце показаны накопленные частости с учетом пропусков. На рис. 11 представлена гистограмма для показателя – распределение частот импорта товаров и услуг.

[pic]

Рис. 11 Гистограмма распределения частот – распределение частот импорта товаров и услуг.

Рассмотрим показатель- распределение частот ВВП. Все значения данного показателя принадлежат отрезку [-4422,6, 58893,5]. Разобьем отрезок
[-4422,6, 58893,5] на семь интервалов [(-4422,6 - 4622,58); (4622,59 -
13667,7); (13667,8 - 22712,9); (22713 - 31758,0); (31758,1 - 40803,2);
(40803,3 - 49848,4); (49848,5 -58893,5)]. Определим число лет, попавших в каждый интервал, процент показавших в каждый, процент годов попавших в каждый интервал с учетом пропусков и накопленные проценты. В табл. 12 представлено распределение частот.

Таблица 12

Распределение частот

|№ |Значение |Частоты,|Частоты|Достоверные|Накопленные|
|интервал|интервала |число |, % |частоты, % |частоты, % |
|а | |объектов| | | |
| | |в | | | |
| | |интервал| | | |
| | |е | | | |
|1 |-4422,6 - |2 |2 |6,060606 |6,060606 |
| |4622,58 | | | | |
|2 |4622,59 - |0 |2 |0 |6,060606 |
| |13667,7 | | | | |
|3 |13667,8 - |0 |2 |0 |6,060606 |
| |22712,9 | | | | |
|4 |22713 - 31758,0|2 |4 |6,060606 |12,12121 |
|5 |31758,1 - |5 |9 |15,15152 |27,27273 |
| |40803,2 | | | | |
|6 |40803,3 - |18 |27 |54,54545 |81,81818 |
| |49848,4 | | | | |
|7 |49848,5 |6 |33 |18,18182 |100 |
| |-58893,5 | | | | |

В третьей колонке показано количество лет, попавших в соответствующий интервал. В четвертой колонке процент годов, попавших в интервал. В пятой колонке проценты, подсчитанные с учетом отсутствующих значений. В последнем столбце показаны накопленные частости с учетом пропусков. На рис. 12 представлена гистограмма для показателя – распределение частот ВВП.

[pic]

Рис. 12 Гистограмма распределения частот – распределение частот ВВП.

Рассмотрим показатель- распределение частот численности населения.
Все значения данного показателя принадлежат отрезку [9954,08, 10764,9].
Разобьем отрезок [9954,08, 10764,9] на семь интервалов [(9954,08 -
10069,9); (10070 - 10185,7); (10185,8 - 10301,5); (10301,6 - 10417,4);
(10417,5 - 10533,2); (10533,3 - 10649,0); (10649,1 - 10764,9)]. Определим число лет, попавших в каждый интервал, процент показавших в каждый, процент годов попавших в каждый интервал с учетом пропусков и накопленные проценты.
В табл. 13 представлено распределение частот.

Таблица 13

Распределение частот

|№ |Значение |Частоты,|Частоты|Достоверные|Накопленные|
|интервал|интервала |число |, % |частоты, % |частоты, % |
|а | |объектов| | | |
| | |в | | | |
| | |интервал| | | |
| | |е | | | |
|1 |9954,08 - |2 |2 |6,060606 |6,060606 |
| |10069,9 | | | | |
|2 |10070 - |3 |5 |9,090909 |15,15152 |
| |10185,7 | | | | |
|3 |10185,8 - |6 |11 |18,18182 |33,33333 |
| |10301,5 | | | | |
|4 |10301,6 - |6 |17 |18,18182 |51,51515 |
| |10417,4 | | | | |
|5 |10417,5 - |5 |22 |15,15152 |66,66667 |
| |10533,2 | | | | |
|6 |10533,3 - |5 |27 |15,15152 |81,81818 |
| |10649,0 | | | | |
|7 |10649,1 - |6 |33 |18,18182 |100 |
| |10764,9 | | | | |

В третьей колонке показано количество лет, попавших в соответствующий интервал. В четвертой колонке процент годов, попавших в интервал. В пятой колонке проценты, подсчитанные с учетом отсутствующих значений. В последнем столбце показаны накопленные частости с учетом пропусков. На рис. 13 представлена гистограмма для показателя – распределение частот численности населения.
[pic]

Рис. 13. Гистограмма распределения частот – распределение частот численности населения.

3.3.2 Корреляционно-регрессионный анализ

Корреляционный анализ

КНР
Y1 - добавленная стоимость с/х
Y2 - уровень рождаемости
Y3 - уровень смертности
Y4 - экспорт товаров и услуг
Y5 - прямые иностранные инвестиции
Y6 - ВВП
Y7 - ВВП на душу
Y8 - конечное потребление домашних хозяйств на душу
Y9 - уровень безграмотности населения
Y10 - импорт товаров и услуг
Y11 - международный туризм.
Y12 - продолжительность жизни
Y13 - средний возраст населения
Y14 - чистый уровень миграции
Y15 - официальная помощь развитию
Y16 - личные транспортные средства
Y17 – население
Y18 - плотность населения
Y19 - внешний долг
Y20 - общее потребление электроэнергии на душу
Y21 - уровень безработицы

Анализ парных коэффициентов корреляции необходим для выявления пар показателей тесно коррелированных и пар показателей, корреляция между которыми отсутствует.

Наиболее коррелированные показатели Y4 и Y5 (экспорт товаров и услуг и прямые иностранные инвестиции), Y4 и Y6 (экспорт товаров и услуг и ВВП), Y6 и Y5 (ВВП и прямые иностранные инвестиции), все эти показатели тесно коррелированны между собой, т. к. чем больше экспорт товаров и услуг, тем больше инвестиции (ввиду того, что заграничные инвесторы видят, во что вкладывают деньги), и, соответственно, растет ВВП.
Y7 и Y4 (ВВП на душу и экспорт товаров и услуг), Y7 и Y5 (ВВП на душу и прямые иностранные инвестиции), Y7 и Y6 (ВВП на душу и ВВП), тесно взаимосвязаны ВВП с импортом, инвестициями и по показателю можно рассчитать
ВВП на душу. Y10 и Y4 (импорт товаров и услуг и экспорт товаров и услуг),
Y10 и Y5 (импорт товаров и услуг и прямые иностранные инвестиции), Y10 и Y6
(импорт товаров и услуг и ВВП), Y10 и Y7 (импорт товаров и услуг и ВВП на душу), импорт товаров и услуг коррелирует с экспортом товаров и услуг, иностранными инвестициями, ВВП и ВВП на душу, т.к. импорт и экспорт всегда взаимосвязаны друг с другом, а от этих двух показателей сильно зависит
ВВП. Y11 и Y6 (международный туризм и ВВП), Y11 и Y7(международный туризм и ВВП на душу). Y13 и Y4 (средний возраст населения и экспорт товаров и услуг), Y13 и Y5 (средний возраст населения и прямые иностранные инвестиции), Y13 и Y6 (средний возраст населения и ВВП),Y13 и Y7 (средний возраст и населения ВВП на душу), разному возрасту свойственны разные товары, о чем и говорит Y13 и Y10 (средний возраст населения и импорт товаров и услуг). Y16 и Y4 (личные транспортные средства и экспорт товаров и услуг), Y16 и Y5 (прямые иностранные инвестиции и личные транспортные средства), Y16 и Y6 (личные транспортные средства и ВВП), Y16 и Y7 (личные транспортные средства и ВВП на душу), Y16 и Y10 (личные транспортные средства и импорт товаров и услуг), Y16 и Y11 (личные транспортные средства и международный туризм) – чем страна богаче, тем больше может себе позволить население Y16 и Y13 (личные транспортные средства и средний возраст населения). Y17 и Y4 (население и экспорт товаров и услуг), Y17 и
Y5 (население и прямые иностранные инвестиции), Y17 и Y6 (население и ВВП
), Y17 и Y7 (население и ВВП на душу ), Y17 и Y10 (население и импорт товаров и услуг), Y17 и Y11 (население и международный туризм), Y17 и Y13
(население и средний возраст населения), Y17 и Y15 (население и официальная помощь развитию), Y17 и Y16 (население и личные транспортные средства), люди стремятся жить в странах с большими доходами, поэому население зависит от всех этих показателей. Y18 и Y4 (плотность населения и экспорт товаров и услуг), Y18 и Y5 (плотность населения и прямые иностранные инвестиции), Y18 и Y6 (плотность населения и ВВП), Y18 и Y7 (плотность населения и ВВП на душу), Y18 и Y10 (плотность населения и импорт товаров и услуг), Y18 и Y11
(плотность населения и международный туризм), Y18 и Y13 (плотность населения и средний возраст населения), Y18 и Y15 (плотность населения и официальная помощь развитию), Y18 и Y16 (плотность населения и личные транспортные средства), Y18 и Y17 (плотность населения и население). Y19 и
Y4 (внешний долг и экспорт товаров и услуг), Y19 и Y5 (внешний долг и прямые иностранные инвестиции), Y19 и Y6 (внешний долг и ВВП ), Y19 и Y7
(внешний долг и ВВП на душу), Y19 и Y10 (внешний долг и импорт товаров и услуг), Y19 и Y11 (внешний долг и международный туризм) – чем выше эти показатели, тем меньше необходимость страны во внешнем долге, Y19 и Y13
(внешний долг и средний возраст населения), Y19 и Y16 (внешний долг и личные транспортные средства), Y19 и Y17 (внешний долг и население), Y19 и
Y18 (внешний долг и плотность населения). Y20 и Y4 (общее потребление электроэнергии на душу и экспорт товаров и услуг), Y20 и Y5 (общее потребление электроэнергии на душу и прямые иностранные инвестиции), Y20 и
Y6 (общее потребление электроэнергии на душу и ВВП), Y20 и Y7 (общее потребление электроэнергии на душу и ВВП на душу), Y20 и Y10 (общее потребление электроэнергии на душу и импорт товаров и услуг), Y20 и Y11
(общее потребление электроэнергии на душу и международный туризм), Y20 и
Y13 (общее потребление электроэнергии на душу и средний возраст населения), Y20 и Y16 (общее потребление электроэнергии на душу и личные транспортные средства), Y20 и Y17 (общее потребление электроэнергии на душу и население), Y20 и Y18 (общее потребление электроэнергии на душу и плотность населения), Y20 и Y19 (общее потребление электроэнергии на душу и внешний долг) – чем богаче страна, тем обеспеченнее ее население, тем больше оно может позволить себе тратить электроэнергии.

Добавленная стоимость с/х, уровень рождаемости, уровень смертности, уровень безграмотности населения, чистый уровень миграции, уровень безработицы не коррелируют ни с какими показателями.

Венгрия
Y1 - добавленная стоимость с/х
Y2 - уровень рождаемости
Y3 - уровень смертности
Y4 - экспорт товаров и услуг
Y5 - прямые иностранные инвестиции
Y6 - ВВП
Y7 - ВВП на душу
Y8 - конечное потребление домашних хозяйств на душу
Y9 - уровень безграмотности населения
Y10 - импорт товаров и услуг
Y11 - международный туризм.
Y12 - продолжительность жизни
Y13 - средний возраст населения
Y14 - чистый уровень миграции
Y15 - официальная помощь развитию
Y16 - личные транспортные средства
Y17 – население
Y18 - плотность населения
Y19 - внешний долг
Y20 - общее потребление электроэнергии на душу
Y21 - уровень безработицы

Y6 и Y7 (ВВП и ВВП на душу), Y6 и Y8 (ВВП и конечное потребление домашних хозяйств на душу), Y7и Y8 (ВВП на душу и конечное потребление домашних хозяйств на душу) – коррелированные между собой показатели. Y10 и
Y12 (импорт товаров и услуг и продолжительность жизни), Y10 и Y13 (импорт товаров и услуг и средний возраст населения ), Y10 и Y16 (импорт товаров и услуг и личные транспортные средства). Y17 и Y2 (население и уровень рождаемости) – тесно связаны, т. к. чем больше рождаемость, тем больше численность населения, Y17 и Y18 (население и плотность населения), Y2 и
Y18 (уровень рождаемости и плотность населения), Y9 и Y21 (уровень безграмотности населения и уровень безработицы) – чем у человека ниже образование, тем труднее ему найти работу. Y11 и Y16 (международный туризм и личные транспортные средства), Y11 и Y19 (международный туризм и внешний долг) – международный туризм – важный сектор экономики. Y16 и Y13 (личные транспортные средства и средний возраст населения), Y16 и Y19 (личные транспортные средства и внешний долг).

Регрессионный анализ

КНР

Таблица 3.3.2.1

Значение коэффициентов при факторах, от которых зависит ВВП в КНР
|Влияющие |Х1 |Х2 |Х3 |Х4 |Х5 |
|факторы | | | | | |
|Значение |0,877725 |0,085114 |0,013354 |-0,02408 |0,077056 |
|коэффициента| | | | | |
|при факторе | | | | | |

Х1 - ВВП на душу
Х2 - плотность населения
Х3 - уровень безработицы
Х4 - международный туризм
Х5 - личные транспортные средства

ВВП в Китае зависит от факторов Х1 – Х5. ВВП на душу населения, это и есть ВВП, рассчитанное на каждого жителя страны. Чем меньше плотность населения, тем больше показатель ВВП. Чем больше безработных, тем меньше
ВВП, потому что больше людей получают пособия по безработице, что ослабляет бюджет страны. Международный туризм приносит прибыль государству, отчего растет ВВП. Наличие транспортных средств у населения показывает его благополучность.

Венгрия

Таблица 3.3.2.2
Значение коэффициентов при факторах, от которых зависит ВВП в Венгрии
|Влияющие |Х1 |Х2 |Х3 |Х4 |Х5 |Х6 |Х7 |
|факторы | | | | | | | |
|Значение |1,00665|-0,0123|-0,01451|0,04524|-0,0346|-0,0112|0,12312|
|коэффициента |3 |8 | |8 |6 |3 |7 |
|при факторе | | | | | | | |

Х1 - ВВП на душу
Х2 - импорт товаров и услуг
Х3 - уровень рождаемости
Х4 - средний возраст населения
Х5 - личные транспортные средства
Х6 - продолжительность жизни
Х7 – население

В Венгрии ВВП зависит от факторов Х1 – Х7. ВВП на душу населения рассчитывается исходя из ВВП. При высоком импорте товаров и услуг в страну, она должна иметь достаточный капитал для их закупки, и, соответственно, высокий ВВП. Уровень рождаемости влияет на ВВП. Средний возраст населения во многом определяет ВВП, так как если основной возраст до 18 или после 60 лет, то страна не получает прибыль от основного процента своего населения.
Наличие транспортных средств у населения показывает его благополучность.
Продолжительность жизни и численность населения говорят о благоприятной или неблагоприятной материальной среде внутри страны.

В обеих странах на ВВП влияют ВВП на душу населения и личные транспортные средства.

3. Анализ рядов динамики некоторых показателей по КНР И Венгрии

3.1 Анализ рядов динамики некоторых показателей по КНР

1. Экспорт товаров и услуг

Линейный тренд
[pic]

Ошибка 0,21

Экспоненциальный тренд
[pic]

Ошибка 0,10

Затухающий тренд
[pic]

Ошибка 0,11

Анализ динамики экспорта товаров и услуг показал, что экспоненциальный тренд дает наименьшую ошибку. По нему делаем прогноз:
[pic]

Таблица

Прогноз экспортных поставок товаров и услуг, млн.долл. США
|годы |прогноз|
|2001 |276424,|
| |6 |
|2002 |282097,|
| |7 |
|2003 |287887,|
| |3 |
|2004 |293795,|
| |6 |
|2005 |299825,|
| |2 |

2. ВВП

Линейный тренд
[pic]

Ошибка 0,02

Экспоненциальный тренд
[pic]

Ошибка 0,01

Затухающий тренд
[pic]

Ошибка 0,09
Анализ динамики ВВП показал, что экспоненциальный тренд дает наименьшую ошибку. По нему делаем прогноз:
[pic]

Таблица

Прогноз ВВП, млн.долл.США
|годы |прогно|
| |з |
|2001 |130593|
| |3 |
|2002 |141541|
| |2 |
|2003 |153406|
| |9 |
|2004 |166267|
| |4 |
|2005 |180205|
| |9 |

3. Импорт товаров и услуг

Линейный тренд
[pic]

Ошибка 0,10

Экспоненциальный тренд
[pic]

Ошибка 0,12

Затухающий тренд
[pic]

Ошибка 0,12

Анализ динамики импорта товаров и услуг показал, что линейный тренд дает наименьшую ошибку. По нему делаем прогноз:
[pic]

Таблица

Прогноз импорта товаров и услуг, млн.долл.США
|годы |прогноз|
|2001 |243489,|
| |9 |
|2002 |257400,|
| |4 |
|2003 |271311 |
|2004 |285221,|
| |5 |
|2005 |299132 |

4. Анализ численности населения

Линейный тренд
[pic]

Ошибка 0,0188

Экспоненциальный тренд
[pic]

Ошибка 0,0199

Затухающий тренд
[pic]

Ошибка 0,01183

Анализ динамики численности населения показал, что затухающий тренд дает наименьшую ошибку. По нему делаем прогноз:
[pic]

Таблица

Прогноз численности населения, тыс. чел.
|годы |прогно|
| |з |
|2001 |129263|
| |7 |
|2002 |130311|
| |7 |
|2003 |131350|
| |3 |
|2004 |132379|
| |5 |
|2005 |133399|
| |5 |

5. Уровень безработицы

Линейный тренд
[pic]

Ошибка 0,07

Экспоненциальный тренд
[pic]

Ошибка 0,08

Затухающий тренд
[pic]

Ошибка 0,06

Анализ динамики уровня безработицы показал, что затухающий тренд дает наименьшую ошибку. По нему делаем прогноз:
[pic]

Таблица

Прогноз уровня безработицы, % от раб. силы
|годы |прогноз|
|2001 |3,10489|
| |7 |
|2002 |3,10474|
| |1 |
|2003 |3,10464|
| |5 |
|2004 |3,10458|
| |6 |
|2005 |3,10454|
| |9 |

1. Анализ рядов динамики некоторых показателей по Венгрии

1. Экспорт товаров и услуг

Линейный тренд
[pic]

Ошибка 0,05

Экспоненциальный тренд
[pic]

Ошибка 0,07

Затухающий тренд
[pic]

Ошибка 0,11

Анализ динамики экспорта товаров и услуг показал, что линейный тренд дает наименьшую ошибку. По нему делаем прогноз:
[pic]

Таблица

Прогноз экспортных поставок товаров и услуг, млн.долл. США
|годы |прогноз|
|2001 |16511,6|
| |6 |
|2002 |17207,4|
| |2 |
|2003 |17903,1|
| |9 |
|2004 |18598,9|
| |6 |
|2005 |19294,7|
| |2 |

2. ВВП

Линейный тренд
[pic]

Ошибка 2,33

Экспоненциальный тренд
[pic]

Ошибка 0,77

Затухающий тренд
[pic]

Ошибка 1,26
Анализ динамики ВВП показал, что экспоненциальный тренд дает наименьшую ошибку. По нему делаем прогноз:
[pic]

Таблица

Прогноз ВВП, млн.долл.США
|годы |прогноз|
|2001 |50305,0|
| |7 |
|2002 |50808,1|
| |2 |
|2003 |51316,2|
|2004 |51829,3|
| |6 |
|2005 |52347,6|
| |6 |

3. Импорт товаров и услуг

Линейный тренд
[pic]

Ошибка 0,05

Экспоненциальный тренд
[pic]

Ошибка 0,05

Затухающий тренд
[pic]

Ошибка 0,04

Анализ динамики импорта товаров и услуг показал, что затухающий тренд дает наименьшую ошибку. По нему делаем прогноз:
[pic]

Таблица

Прогноз импорта товаров и услуг, млн.долл.США
|годы |прогноз|
|2001 |13711,3|
| |8 |
|2002 |13717,8|
| |4 |
|2003 |13723,1|
| |1 |
|2004 |13727,3|
| |9 |
|2005 |13730,8|
| |8 |

4. Анализ численности населения

Линейный тренд
[pic]

Ошибка 0,002

Экспоненциальный тренд
[pic]

Ошибка 0,009

Затухающий тренд
[pic]

Ошибка 0,011

Анализ динамики численности населения показал, что линейный тренд дает наименьшую ошибку. По нему делаем прогноз:
[pic]

Таблица

Прогноз численности населения, тыс. чел.
|годы |прогноз|
|2001 |10494,5|
| |6 |
|2002 |10451,8|
| |5 |
|2003 |10409,1|
| |4 |
|2004 |10366,4|
| |3 |
|2005 |10323,7|
| |2 |

5. Уровень безработицы

Линейный тренд
[pic]

Ошибка 0,015

Экспоненциальный тренд
[pic]

Ошибка 0,019

Затухающий тренд
[pic]

Ошибка 0,023

Анализ динамики уровня безработицы показал, что линейный тренд дает наименьшую ошибку. По нему делаем прогноз:
[pic]

Таблица

Прогноз уровня безработицы, % от раб. силы
|годы |прогноз|
|2001 |11,7784|
| |8 |
|2002 |11,4396|
|2003 |11,1007|
| |1 |
|2004 |10,7618|
| |2 |
|2005 |10,4229|
| |3 |

Исходя из полученных данных, можно сравнить показатели КНР и
Венгрии, по которым был проведен анализ рядов динамики.

Анализ динамики экспорта товаров и услуг показал, что в обеих странах этот показатель резко увеличивался во время проведения трансформаций социально-экономических систем, и сейчас придерживается стремительных темпов роста. Судя по прогнозу, рассчитанному на ближайшие пять лет, эта тенденция так и будет преобладать в экономиках КНР и
Венгрии.

ВВП неизменно увеличивается как в КНР, так и в Венгрии, единственное лишь отличие в том, что в первой стране ВВП возрастал плавно, а во второй – на начальной стадии виден резкий скачек, а потом так же плавное увеличение.

Проанализировав динамику импорта товаров и услуг, видим, что в
Венгрии он растет волнообразно, резкими скачками, а в Китае этот процесс протекает более плавно, без резких спадов и подъемов.

Численность населения китайцев постоянно растет, на нее не влияют никакие реформы, проводимые государством, чего не скажешь о венгерцах. В 90 гг. численность населения начала так же резко снижаться, как резко возрастала в начале 80 гг.

Уровень безработицы в КНР с самого начала трансформаций приобрел тенденцию спада, но с недавнего времени опять начал расти, и, судя по прогнозам, будет иметь ту же тенденцию роста в течение пяти лет. В Венгрии уровень безработицы начал резко спадать с самого начала реформ, и продолжает уменьшаться и по сей день.

Для наглядности, насколько удачно прошли трансформации социально- экономических систем в Китае и Венгрии приведены нижеследующие таблицы с данными на начало реформ и на 2000 год.

Таблица

Сравнение показателей в КНР и Венгрии на начало реформ
|показатели |Венгрия |Китай |
|Экспорт товаров и услуг, млн.долл.США |2764,30 |18974,50 |
|ВВП, млн.долл.США |26420.00 |190786,00 |
|Импорт товаров и услуг, млн.долл.США |6824,3 |20309,44 |
|Население, тыс.чел. |10261,00 |976926,00 |
|Уровень безработицы, % от общей раб. силы |18,40 |5,3 |

Таблица

Сравнение показателей в КНР и Венгрии на 2000 год
|показатели |Венгрия |Китай |
|Экспорт товаров и услуг, млн.долл.США |3128,30 |245668,40 |
|ВВП, млн.долл.США |54371,00 |1204922,00 |
|Импорт товаров и услуг, млн.долл.США |32159,26 |229579,32 |
|Население, тыс.чел. |10012,00 |1282022,00 |
|Уровень безработицы, % от общей раб. силы |6,40 |3,1 |

В Китае же ситуация оказалась альтернативной: политическая стабильность в ходе радикальных и весьма результативных для большинства населения экономических преобразований обеспечивалась путем сохранения монопольного положения одной - коммунистической - партии в качестве ядра политической системы при консервации квазидемократических форм государственного правления.

Заключение

Итог трансформационных процессов, безусловно, положителен в обеих странах.

Венгрия отличается от других стран сравнительно успешной динамикой реальных показателей. По итогам 2000 года рост ВВП составил 3,9%, при этом он происходил ускоряющимися темпами.

Важнейшая проблема трансформации – обеспечение роста благосостояния населения. Судя по динамике показателя общих фактических расходов на потребления, из всех стран Центральной Европы только Венгрия пока не достигает предкризисный уровень потребления. Ограничение потребления положительно влияет на инвестиции и рост, но может сопровождаться увеличением разрыва в доходах групп населения. Но содержание расходов на потребление следует рассматривать как плюс венгерской экономической политики.

За тот же период инвестиции выросли на 6%. Промышленное производство увеличилось на 10,2%.

В качестве одного из индикаторов социальных издержек трансформации можно рассматривать безработицу. Гибкий и либерализованный рынок труда способствовал росту занятости даже при умеренных темпах оживления экономики. Уровень безработицы на конец 2000 года, по оценке, составил
6,4%. Рост масштабов экономической деятельности сразу приводит к увеличению занятости на макроуровне.

Темпы инфляции продолжались сокращаться до 10% по итогам 1999 года.
Экономический рост, даже и неустойчивый, невозможен без снижения инфляции до умеренного или низкого уровня. Одновременно становится ясно, что стабилизация может быть необходимым условием роста, но не достаточным.

Тем самым в 2000 году Венгрия становится одной из наиболее удачных в осуществлении трансформации стран, но ранее накопленное отставание мешает ей приблизиться к лидерам. Для его преодоления необходим рост ВВП гораздо большими темпами, нежели сейчас.

Экономические процессы в самой многонаселенной стране планеты –
Китайской Народной Республике – закономерно привлекают пристальное внимание международного сообщества. Беспрецедентная динамика роста валового внутреннего продукта, продемонстрированная Китаем в последнее двадцатилетие, завоевание мирового лидерства по производству зерна, мяса, угля, стали, цемента, телевизоров оказались возможны благодаря политике модернизации и реформ.

Одним из важнейших составных элементов этой политики стало поступательное, последовательное открытие страны внешнему миру. Внимательно изучая и творчески применяя международный опыт создания специальных экономических зон, привлечения иностранного капитала, облагораживания структуры экспорта, Китай, стартовав с 32-го места в дореформенном 1978 г., сумел за годы реформ в 15 раз увеличить объем внешней торговли – с 20,6 до
325 млрд. долл. – и в 1998 г. Вошел в десятку ведущих торговых держав мира.

Впечатляют и достижения Китая в привлечении прямых иностранных инвестиций – по их ежегодному объему КНР в 1990-е годы устойчиво занимала второе место в мире вслед за США, а доля этих инвестиций в совокупных вложениях средств в основные фонды в стране составляет ныне 15%.

Постепенное наращивание масштабов и глубины взаимодействия Китая с мировой экономикой привело ко все большему вовлечению страны в геоэкономические процессы глобализации и регионализации. В данном контексте представляют особый интерес перипетии переговоров о вступлении КНР во
Всемирную торговую организацию, ее деятельность в форуме "Азиатско- тихоокеанское экономическое сотрудничество", весьма поучительные для
России.

Разумеется, было бы неверно рассматривать развитие внешнеэкономического комплекса Китая на протяжении двух последних десятилетий как исключительно "историю успеха". Реальная ситуация не дает оснований для столь односторонней оценки, ведь даже самые бесспорные достижения подчас имели и негативную сторону. Так, создание на территории страны двухсот тысяч предприятий с иностранными инвестициями сопровождалось фактической уступкой иностранным производителям части внутреннего рынка
Китая. В ближайшие годы ожидается снижение притока зарубежных инвестиций в
КНР, поскольку до 85% их объема шло из азиатских стран и территорий, в той или иной степени затронутых финансовым кризисом. Наконец, в самом Китае отчетливо осознают свои слабые стороны: по состоянию на 1998 г. КНР по уровню конкурентоспособности заняла только 36-е место из 49 обследованных стран. При этом наибольшую конкурентоспособность на мировом рынке имеют, как правило, трудоемкие производства с относительно низкой добавленной стоимостью, а в экспорте технически сложных и капиталоемких изделий с высокой добавленной стоимостью китайская продукция пока значительно менее конкурентоспособна.

Именно задача усиления конкурентоспособности на мировых рынках товаров, капиталов, услуг ныне выдвигается, судя по всему, на центральное место во внешнеэкономической политике Китая.

В процессе работы были решены следующие задачи:

- Проанализированы теоретические основы трансформации, в ходе которых были даны определения трансформации (трансформации можно определить как системные, затрагивающие весь спектр жизни государств - их политику, экономическую и социальную структуры, духовную жизнь) и социально- экономической системе (социально-экономическая система - это сложный самоорганизующийся объект, развивающийся под влиянием многих изменяющихся факторов, как внутренних, так и внешних).

- Изложены пять видов трансформаций социально-экономических систем.

- Изложены стратегические цели трансформации в КНР и Венгрии, начавшихся в 1978 и 1968 годах соответственно.

- Изложены методы преобразований в КНР и Венгрии.

- Изложено государственное воздействие на экономическую деятельность в процессе трансформаций в КНР и Венгрии, которое, как выяснилось в ходе проведения работы, играет не последнюю роль.

- Обоснована система показателей, оценивающих трансформации, таких как ВВП, добавленная стоимость с/х, уровень рождаемости, уровень смертности, экспорт товаров и услуг, прямые иностранные инвестиции, ВВП на душу населения, конечное потребление домашних хозяйств на душу населения, уровень безграмотности населения, импорт товаров и услуг, международный туризм, продолжительность жизни, средний возраст населения, чистый уровень миграции, официальная помощь развитию, личные транспортные средства, население, плотность населения, внешний долг, общее потребление электроэнергии на душу населения, уровень безработицы.

- Собрана статистическая информация по КНР и Венгрии

- Разработана методика сравнительного анализа

- Проведен сравнительный анализ характера трансформаций в КНР и Венгрии

Список источников литературы:

1. Алле М. Экономика как наука (пер. с франц). - М.: РГГУ, 1995. - 166 с.

2. Васильев Л. С. История религии востока. - М.: Книжный дом

Университет, 2001. - 432 с.

3. Дикарев А., Лукин А. Три путешествия по Китаю. - М.: Мол. Гвардия,

1989. - 238 с.

4. Исламов Т. М. Краткая история Венгрии. - М.: Наука, 1998. - 608 с.

5. Корнаи Я. Путь к свободной экономике. - М.: Экономика, 1990. - 149 с.

6. Куликов В. Китайцы о себе. - М.: Политиздат, 1989. - 256 с.

7. Норт Д. Институты, институциональные изменения и функционирование экономики. - М.: Фонд экономической книги "Начала", 1997. - 188 с.

8. Разов С. С. Китайская Народная Республика. - М.: Политиздат,
1989. - 227с.

9. Романюк В. Я. Красные иероглифы. - М.: Политиздат, 1989. - 303 с.

10. Семенов В. Экономика: по китайскому лекалу. - М.: Прогресс,
1993. - 207 с.

11. Сидихменов В. Я. Китай: общество и традиции. - М.: Знание, 1990.

- 63 с.

12. Цзинлянь У. Экономическая реформа в КНР. М.: Наука, 1989. - 107 с.

13. Эрхард Л. Благосостояние для всех. - М.: Дело, 2001. - 352 с.

14. Юксаков В. “Лидеры мировой экономики”. - М.: Знание, 1998. - 345 с.

15. Все о Венгрии. Будапешт Корвина. 1988. - 84 с.

16. Венгрия. Большой путеводитель. Будапешт Корвина. 1989. - 52 с.

17. Реформа хозяйственной системы в КНР. - М. Экономика, 1989. - 351 с.

18. 40 лет КНР. Справочник под редакцией Титаренко М.Л. - М.: Наука,
1989. - 136 с.

Газеты и журналы:

19. А. Илларионов. Секреты китайского экономического «чуда»//

Вопросы экономики. 1998. №4 с. 14-26

20. Оникиенко А. Реформа госсектора в КНР: поиск путей повышения эффективности// МЭ и МО. 1992. № 6 с. 16-18

21. Потапов М. Открытая политика Китая: опыт для нас// МЭ и МО.

1993. № 1 с.21- 22

22. Мозиас П. Формирование открытой экономики в Китае: региональные проблемы// МЭ и МО. 1994. № 3 с. 5-7

23. Гельбрас В. Реформы в КНР: проблема оценки итогов// МЭ и МО.

1995. № 7 с. 24

24. В. Гельбрас, В. Кузнецова. КНР: год суровых испытаний// МЭ и МО.

2000. №8 с 114-120

25. У Сяоцю. Китай привык опираться только на собственные силы. Газета
“Республика”. 1998. №242 с.14

Источники Интернет:

26. http://worlds.ru/europe/hungary/ - Венгерская республика.

27. http://worlds.ru/asia/china/ - Китайская Народная Республика.

28. http://www.countries.ru/kitai/index.htm -Великая Китайская Стена.

29. http://www.countries.ru/vengria/index.htm - Все о Венгрии.

30. http://allworld.wallst.ru/page.php?nfile=hungary_mf&ctr=33 –

История Венгрии.

31. http://allworld.wallst.ru/page.php?nfile=china_mf&ctr=77 – История

КНР.

32. http://towns.narod.ru/vengria.html - Общая информация о Венгрии.

33. http://towns.narod.ru/kitai.html - Общая информация о Китае.

34. http://basni.narod.ru/strannik/k/index.htm - Экономика Китая.

35. http://basni.narod.ru/strannik/v/index.htm - Экономика Венгрии.

36. http://www.allchina.ru/ - Центр развития сотрудничества с Китаем.

Новости Китая.

37. http://china.worlds.ru/info/touzi.html - Синьхуа. Инвестиции в

Китай.

38. http://boy.dlab.kiev.ua/Macroeconomica/Pages/subtopic_2_a3a_1.htm -

Венгрия на пороге коренных изменений.

39. http://boy.dlab.kiev.ua/Macroeconomica/Pages/subtopic_2_a3a_2.htm - экономические реформы в Венгрии.

40. http://boy.dlab.kiev.ua/Macroeconomica/Pages/subtopic_2_a3a_2a.htm

- Отношения собственности.

41. http://boy.dlab.kiev.ua/Macroeconomica/Pages/subtopic_2_a3a_2b.htm

-Банковская система.

42. http://boy.dlab.kiev.ua/Macroeconomica/Pages/subtopic_2_a3a_2c.htm

- Налоговая система.

43. http://boy.dlab.kiev.ua/Macroeconomica/Pages/subtopic_2_a3a_2d.htm

- Госбюджет.

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5