СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА

по дисциплине «Таможенная статистика»

Вариант 11

Выполнила: К.А. Пахомова, студентка 5-го курса заочной формы обучения факультета таможенного дела, группа Тс04/122ЗС

Руководитель:____________________

(инициалы, фамилия преподавателя)

_____________________________________________

(уч. степень, уч. звание)

Оценка_________________________

Подпись ________________________

« »__________________2016 г.

Люберцы

ЗАДАНИЕ 1

Код ТНВЭД	Наименование товарной отрасли	Период квартал 2016 года, долл. США
1-й	2-й	3-й

01-24	Продовольственные товары и сельскохозяйственное сырье (кроме текстильного)	143283557,96	165533727,11	112837090,02
25-27	Минеральные продукты	76270485,29	95972169,66	51788780,86
28-40	Продукция химической промышленности, каучук	466869987,50	596166315,04	377973264,54
41-43	Кожевенное сырье, пушнина и изделия из них	1933693,09	2170266,26	1655434,32
44-49	Древесина и целлюлозно-бумажные изделия	44932139,16	46706211,31	28713648,73
50-67	Текстиль, текстильные изделия и обувь	35610875,06	45761207,02	33898717,37
	Драгоценные камни, драгоценные металлы и изделия из них	408259,11	145762,22	40970,27
72-83	Металлы и изделия из них	165819025,53	183248831,27	143057919,13
84-90	Машины, оборудование и транспортные средства	1066154697,15	1360417992,69	1066154697,15
68-70, 91-97	Другие товары	64239090,14	69119365,91	44376144,01

1.Рассчитать удельный вес каждой товарной группы в общем объеме.

Сама по себе формула может быть представлена в различных интерпретациях, но смысл ее один и принцип расчета тоже.

Удельный вес = (часть целого/целое) х 100%, следовательно, произведем расчёт.

Таблица 1

Удельный вес каждой товарной группы в общем объеме

Код ТН ВЭД	Наименование товарной отрасли	Удельный вес каждой товарной группы,%


01-24	Продовольственные товары и сельскохозяйственное сырье (кроме текстильного)	6,50
25-27	Минеральные продукты	3,45
28-40	Продукция химической промышленности, каучук	22,20
41-43	Кожевенное сырье, пушнина и изделия из них	0,09
44-49	Древесина и целлюлозно-бумажные изделия	1,85
50-67	Текстиль, текстильные изделия и обувь	1,78
	Драгоценные камни, драгоценные металлы и изделия из них	0,01
72-83	Металлы и изделия из них	7,58
84-90	Машины, оборудование и транспортные средства	53,81
68-70, 91-97	Другие товары	2,74

2. Построить круговые (секторные) диаграммы для каждого периода.

Рис. 1.1. Первый квартал 2016 года, долл. США.

Рис. 1.2. Второй квартал 2016 года, долл. США.

Рис. 1.3. Третий квартал 2016 года, долл. США.

3. Рассчитать абсолютные, относительные и средние показатели структурных изменений.

Абсолютный прирост выражает абсолютную скорость изменения ряда динамики и определяется как разность между данным уровнем и уровнем, принятым за базу сравнения.

Абсолютный прирост (цепной):

(1.1)

где y_i– уровень сравниваемого периода; y_i_–1– уровень предыдущего периода.

Абсолютный прирост (базисный):

(1.2)

где y_i– уровень сравниваемого периода; y₀– уровень базисного периода.

Коэффициент роста K_i определяется как отношение данного уровня к предыдущему или базисному, показывает относительную скорость изменения ряда. Коэффициент роста цепной:

(1.3)

где y_i– уровень сравниваемого периода; y_i_–1– уровень предыдущего периода.

Коэффициент роста базисный:

(1.4)

где y_i– уровень сравниваемого периода; y₀– уровень базисного периода

Темп роста – отношение величины экономического показателя в данное время к его исходному значению, принятому за базу отсчета, измеряемое в процентах. Темп роста цепной:

(1.5)

где К_рц– коэффициент роста цепной.

Темп роста базисный:

(1.6)

где К_рб– коэффициент роста базисный.

Темп прироста определяется как отношение абсолютного прироста данного уровня к предыдущему или базисному. Темп прироста цепной:

T_пц=Т_рц– 100% (1.7)

где Т_рц– темп роста цепной.

Темп роста базисный:

T_пб=Т_рб– 100% (1.8)

где Т_рб– темп роста базисный.

Средний уровень ряда определяет обобщенную величину абсолютных уровней. Он определяется по средней, исчисленной из значений, меняющихся во времени.

(1.9)

Средний абсолютный прирост –определяется как среднее из абсолютных приростов за равные промежутки времени одного периода. Он рассчитывается по формуле:

(1.10)

Средний темп роста – это средний коэффициент роста, который выражается в процентах:

(1.11)

Средний темп прироста рассчитывается на основе средних темпов роста вычитанием из последних 100%:

(1.12)

Таблица 2

Код ТНВЭД	01-24	Абсолютный прирост	Коэффициент роста	Темп роста,%	Темп прироста
Наименование товарной отрасли	Продовольственные товары и сельскохозяйственное сырье (кроме текстильного)	цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	базисный
Период квартал 2016 года, долл. США	1-й	143283557,96
2-й	165533727,11	22250169,15	22250169,15	1,16	1,16	115,53	115,53	15,53	15,53
3-й	112837090,02	-52696637,09	-30446467,94	0,68	0,79	68,17	78,75	-31,83	-21,25
Код ТНВЭД	25-27	Абсолютный прирост	Коэффициент роста	Темп роста,%	Темп прироста
Наименование товарной отрасли	Минеральные продукты	цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	базисный
Период квартал 2016 года, долл. США	1-й	76270485,29
2-й	95972169,66	19701684,37	19701684,37	1,26	1,26	125,83	125,83	25,83	25,83
3-й	51788780,86	-44183388,80	-24481704,43	0,54	0,68	53,96	67,90	-46,04	-32,10
Код ТНВЭД	28-40	Абсолютный прирост	Коэффициент роста	Темп роста,%	Темп прироста
Наименование товарной отрасли	Продукция химической промышленности,каучук	цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	базисный
Период квартал 2016 года, долл. США	1-й	466869987,50
2-й	596166315,04	129296327,54	129296327,54	1,28	1,28	127,69	127,69	27,69	27,69
3-й	377973264,54	-218193050,50	-88896722,96	0,63	0,81	63,40	80,96	-36,60	-19,04
Код ТНВЭД	41-43	Абсолютный прирост	Коэффициент роста	Темп роста,%	Темп прироста
Наименование товарной отрасли	Кожевенное сырье,пушнина и изделия из них	цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	базисный
Период квартал 2016 года, долл. США	1-й	1933693,09
2-й	2170266,26	236573,17	236573,17	1,12	1,12	112,23	112,23	12,23	12,23
3-й	1655434,32	-514831,94	-278258,77	0,76	0,86	76,28	85,61	-23,72	-14,39
Код ТНВЭД	44-49	Абсолютный прирост	Коэффициент роста	Темп роста,%	Темп прироста
Наименование товарной отрасли	Древесина и целлюлозно-бумажные изделия	цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	базисный
Период квартал 2016 года, долл. США	1-й	44932139,16
2-й	46706211,31	1774072,15	1774072,15	1,04	1,04	103,95	103,95	3,95	3,95
3-й	28713648,73	-17992562,58	-16218490,43	0,61	0,64	61,48	63,90	-38,52	-36,10
Код ТНВЭД	50-67	Абсолютный прирост	Коэффициент роста	Темп роста,%	Темп прироста
Наименование товарной отрасли	Текстиль,текстильные изделия и обувь	цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	базисный
Период квартал 2016 года, долл. США	1-й	35610875,06
2-й	45761207,02	10150331,96	10150331,96	1,29	1,29	128,50	128,50	28,50	28,50
3-й	33898717,37	-11862489,65	-1712157,69	0,74	0,95	74,08	95,19	-25,92	-4,81
Код ТНВЭД		Абсолютный прирост	Коэффициент роста	Темп роста,%	Темп прироста
Наименование товарной отрасли	Драгоценные камни,драгоценные металлы и изделия из них	цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	базисный
Период квартал 2016 года, долл. США	1-й	408259,11
2-й	145762,22	-262496,89	-262496,89	0,36	0,36	35,70	35,70	-64,30	-64,30
3-й	40970,27	-104791,95	-367288,84	0,28	0,10	28,11	10,04	-71,89	-89,96
Код ТНВЭД	72-83	Абсолютный прирост	Коэффициент роста	Темп роста,%	Темп прироста
Наименование товарной отрасли	Металлы и изделия из них	цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	базисный
Период квартал 2016 года, долл. США	1-й	165819025,53
2-й	183248831,27	17429805,74	17429805,74	1,11	1,11	110,51	110,51	10,51	10,51
3-й	143057919,13	-40190912,14	-22761106,40	0,78	0,86	78,07	86,27	-21,93	-13,73
Код ТНВЭД	84-90	Абсолютный прирост	Коэффициент роста	Темп роста,%	Темп прироста
Наименование товарной отрасли	Машины,оборудование и транспортные средства	цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	базисный
Период квартал 2016 года, долл. США	1-й	1066154697,15
2-й	1360417992,69	294263295,54	294263295,54	1,28	1,28	127,60	127,60	27,60	27,60
3-й	1066154697,15	-294263295,54	0,00	0,78	1,00	78,37	100,00	-21,63	0,00
Код ТНВЭД	68-70, 91-97	Абсолютный прирост	Коэффициент роста	Темп роста,%	Темп прироста
Наименование товарной отрасли	Другие товары	цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	базисный
Период квартал 2016 года, долл. США	1-й	64239090,14
2-й	69119365,91	4880275,77	4880275,77	1,08	1,08	107,60	107,60	7,60	7,60
3-й	44376144,01	-24743221,90	-19862946,13	0,64	0,69	64,20	69,08	-35,80	-30,92

4.Сформулировать выводы.

1. Максимальный удельный вес импорта ПФО за первые 3 квартала 2016 года принадлежит 84 – 90 группам ТН ВЭД Машины, оборудование и транспортные средства 53,81%. Минимальный же показали 41 – 43 группам ТН ВЭД Кожевенное сырье, пушнина и изделия из них и показали 0,09%, и 71 группа Драгоценные камни, драгоценные металлы и изделия из них 0,01% от общего объема.

2. Графики подтверждают изложенное выше по квартально. Стоит отметить что, 84 – 90 группам ТН ВЭД Машины, оборудование и транспортные средства в 1-квартале удельный вес составил 52%, во втором 53%, а в третьем 57% это все означает что импорт данных групп постоянно растет, в следствии чего стоит ожидать его роста.

3. Базисный темп роста во всех группах показал отрицательной значение, что является негативной тенденцией импорта ПФО.

ЗАДАНИЕ 2

1. Рассчитать описательные характеристики динамики (абсолютный прирост, темп роста, темп прироста, средний абсолютный прирост, средний темп роста, средний темп прироста). Сформулировать выводы.

Таблица 3

№	Период квартал/год	Экспорт из РФ в США, долл. США

	03/2013	3360573273,82
	04/2013	2962106183,31
	01/2014	2505493381,39
	02/2014	2516844623,95
	03/2014	2855579841,48
	04/2014	2704742668,32
	01/2015	2019197858,03
	02/2015	2571156976,51
	03/2015	2495678344,39
	04/2015	2370319978,22
	01/2016	1764563321,32
	02/2016	2268991641,17
	03/2016	1429501066,86

Таблица 4

№	Период квартал/год	Экспорт из РФ в США, долл. США	Абсолютный прирост	Коэффициент роста	Темп роста,%	Темп прироста
цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	базисный
	03/2013	3360573273,82
	04/2013	2962106183,31	-398467090,51	-398467090,51	0,88	0,88	88,14	88,14	-11,86	-11,86
	01/2014	2505493381,39	-456612801,92	-855079892,43	0,85	0,75	84,58	74,56	-15,42	-25,44
	02/2014	2516844623,95	11351242,56	-843728649,87	1,00	0,75	100,45	74,89	0,45	-25,11
	03/2014	2855579841,48	338735217,53	-504993432,34	1,13	0,85	113,46	84,97	13,46	-15,03
	04/2014	2704742668,32	-150837173,16	-655830605,50	0,95	0,80	94,72	80,48	-5,28	-19,52
	01/2015	2019197858,03	-685544810,29	-1341375415,79	0,75	0,60	74,65	60,08	-25,35	-39,92
	02/2015	2571156976,51	551959118,48	-789416297,31	1,27	0,77	127,34	76,51	27,34	-23,49
	03/2015	2495678344,39	-75478632,12	-864894929,43	0,97	0,74	97,06	74,26	-2,94	-25,74
	04/2015	2370319978,22	-125358366,17	-990253295,60	0,95	0,71	94,98	70,53	-5,02	-29,47
	01/2016	1764563321,32	-605756656,90	-1596009952,50	0,74	0,53	74,44	52,51	-25,56	-47,49
	02/2016	2268991641,17	504428319,85	-1091581632,65	1,29	0,68	128,59	67,52	28,59	-32,48
	03/2016	1429501066,86	-839490574,31	-1931072206,96	0,63	0,43	63,00	42,54	-37,00	-57,46

Средний абсолютный прирост рассчитывается по формуле 1.10 и равен -160922683,91 долл. США (сумма всех значений в столбце абсолютного прироста цепного, и разделить на количество кварталов минус один).

Средний темп роста рассчитывается по формуле 1.11 и равен 93,12% (12Ö(1429501066,86/3360573273,82)*100).

Средний темп прироста рассчитывается по формуле 1.12 и равен -6,88%. (93,12%-100%).

Выводы:

Средний абсолютный прирост показал, что экспорт из РФ в США в среднем снижается на 160922683,91 долл. США или равен 93,12%, как показал средний темп роста.

На протяжении 12 кварталов экспорт из РФ в США снижается по сравнению с базисным периодом.

Средний темп прироста показал, что экспорт из РФ в США равен в период с 3 квартала 2013 года по 3 квартал 2016 года снижается на 12,01%, что говорит об отрицательной тенденции развития экспорт из РФ в США.

2. Подобрать уравнение тренда с помощью метода аналитического выравнивания. На основе полученной модели сделать прогноз на один период вперед.

Сопоставив имеющиеся данные х и у, например, ранжировав их в порядке возрастания фактора х, можно наблюдать наличие прямой зависимости между признаками.

Исходя из этого, можно сделать предположение, что связь между признаками прямая и её можно описать уравнением прямой. Этот же вывод подтверждается и на основе графического анализа.

Находим параметры уравнения методом наименьших квадратов.

Используем способ отсчета времени от условного начала.

Таблица 5

	t	y	t²	y²	t*y
	-6	3360573273,82		11293452728713300000,00	-20163439642,92
	-5	2962106183,31		8774073041203310000,00	-14810530916,55
	-4	2505493381,39		6277497084189100000,00	-10021973525,56
	-3	2516844623,95		6334506861106000000,00	-7550533871,85
	-2	2855579841,48		8154336231066940000,00	-5711159682,96
	-1	2704742668,32		7315632901830780000,00	-2704742668,32
		2019197858,03		4077159989872940000,00	0,00
		2571156976,51		6610848197856040000,00	2571156976,51
		2495678344,39		6228410398657200000,00	4991356688,78
		2370319978,22		5618416799148860000,00	7110959934,66
		1764563321,32		3113683714947880000,00	7058253285,28
		2268991641,17		5148323067699330000,00	11344958205,85
		1429501066,86		2043473300153870000,00	8577006401,16
Итого		31824749158,77			-19308688815,92

Линейная функция – прямая y_t = а₀ + а₁t

t – время (порядковый номер периода или момента времени).

Расчет параметров значительно упрощается, если за начало отсчета времени (t=0) принять центральный интервал (момент).

а₀= y / n

a₀=31824749158,77/13=2448057627,6

а₁= yt / t²

a₁=-19308688815,92/182=-106091696,79

Таблица 6

	х	y=f(x)
03/2013	-6	3084607808,34
04/2013	-5	2978516111,55
01/2014	-4	2872424414,76
02/2014	-3	2766332717,97
03/2014	-2	2660241021,18
04/2014	-1	2554149324,39
01/2015		2448057627,60
02/2015		2341965930,81
03/2015		2235874234,02
04/2015		2129782537,23
01/2016		2023690840,43
02/2016		1917599143,64
03/2016		1811507446,85
04/2016		1705415750,06

Из полученных данных составим график получившегося тренда.

Рис. 1.4. Поле корреляции

На основе полученной модели можно сделать прогноз, что в 4 квартале 2016 года экспорт из РФ в США, также продолжит снижаться и составит 1705415750,06 долл. США.

ЗАДАНИЕ 3

1) индивидуальные индексы цен, физического объема и стоимости товара по каждой стране,

2) сводные индексы цен, физического объема и стоимости товара по всем странам.

3) абсолютное изменение стоимости за счет изменения цен и за счет изменения физического объема. Сформулировать выводы.

Для проведения анализа выберем основные страны-партнеры: Египет, Испании, Финляндия.

Таблица 7

Страна-партнер
Вес, т	Стоимость, долл. США	Вес, т	Стоимость, долл. США
	q0	q0*p0	q1	q1*p1
Египет	660756673,32	333410598,89	876976041,76	425092579,44
Испания	1226755424,90	487672116,33	1706742879,84	560784047,55
Финляндия	10238038937,44	2979089022,35	10092831326,34	2715346861,72

Для проведения основных расчетов потребуется определить цену за 1 ед. веса товара. Для этого разделим стоимость товара на вес товара. (q0*p0/ q0).

Таблица 8

Страна-партнер
Вес, т	Цена за 1 т/долл. США	Стоимость, долл. США	Вес, т	Цена за 1 т/долл. США	Стоимость, долл. США
	q0	p0	q0*p0	q1	p1	q1*p1
Египет	660756673,32	0,50	333410598,89	876976041,76	0,48	425092579,44
Испания	1226755424,90	0,40	487672116,33	1706742879,84	0,33	560784047,55
Финляндия	10238038937,44	0,29	2979089022,35	10092831326,34	0,27	2715346861,72

1. Индивидуальный индекс цен рассчитывается по формуле i_p=p₁/p₀(Цена для Египта – снизилась на 4%, для Испании – снизилась на 17%, для Финляндии – снизилась на 8%)

Индивидуальный индекс физического объема рассчитывается по формуле i_q=q₁/q₀(Физический объем для Египта – увеличился на 33%, для Испании – увеличился на 39%, для Финляндии – снизился на 1%)

Индивидуальный индекс стоимости товара рассчитывается по формуле i_pq=(p_1*q₁)/(p_0*q₀) (Стоимости товара для Египта – увеличился на 27%, для Испании – увеличился на 15%, для Финляндии – снизился на 9%)

Расчеты приведены в таблице 9.

Таблица 9

Страна-партнер	Индивидуальные индексы
Физ. объема товарооборота	Цен	Товарооборота
	iq=q1/q0	ip=p1/p0	ipq=(p1q1)/(p0q0)
Египет	1,33	0,96	1,27
Испания	1,39	0,83	1,15
Финляндия	0,99	0,92	0,91

2. Сводный индекс цен рассчитывается по формуле i_p=(p₁*q₁)/(p₀*q₁) (Цена для Египта – снизилась на 4%, для Испании – снизилась на 17%, для Финляндии – снизилась на 8%)

Сводный индекс физического объема рассчитывается по формуле i_q=(q₁*p₀)/(q₀*p₀) (Физический объем для Египта – увеличился на 33%, для Испании – увеличился на 39%, для Финляндии – снизился на 1%)

Сводный индекс стоимости товара рассчитывается по формуле i_pq=(p₁*q₁)/(p₀*q₀) (Стоимости товара для Египта – увеличился на 27%, для Испании – увеличился на 15%, для Финляндии – снизился на 9%)

Расчеты приведены в таблице 10.

Таблица 10

Страна-партнер	Сводные индексы
Цен	Физического объема	Стоимости товара
	ip=( p1q1)/( p0q1)	iq=( q1p0)/( q0p0)	ipq=( p1q1)/( p0q0)
Египет	0,96	1,33	1,27
Испания	0,83	1,39	1,15
Финляндия	0,92	0,99	0,91

3. Абсолютное изменение стоимости за счет изменения цен рассчитывается по формуле Z_p=q₁*p₁-q₁*p₀

Абсолютное изменение стоимости за счет изменения физического объема рассчитывается по формуле Z_q=q₁*p₀-q₀*p₀

Расчеты приведены в таблице 11.

Таблица 11

Страна-партнер	абсолютное изменение стоимости за счет изменения цен	Выводы:	абсолютное изменение стоимости за счет изменения физического объема	Выводы:

	Z p = q1 p1 - q1 p0		Z q = q1 p0 - q0 p0
Египет	-17419950,67	За счет изменения цен сводный товарооборот снизился на 17419950,67 долл. США	109101931,22	За счет изменения объема выработанной продукции, товарооборот увеличился на 109101931,22 долл. США
Испания	-117697494,37	За счет изменения цен сводный товарооборот снизился на 117697494,37 долл. США	190809425,59	За счет изменения объема выработанной продукции, товарооборот увеличился на 190809425,59 долл. США
Финляндия	-221489303,14	За счет изменения цен сводный товарооборот снизился на 221489303,14 долл. США	-42252857,49	За счет изменения объема выработанной продукции, товарооборот снизился на 42252857,49 долл. США

ЗАДАНИЕ 4

Таблица 12

Период	Стоимостной объем внешнеторгового оборота ЦФО долл. США	ВРП ЦФО руб.
	Х	У
I квартал 2014	105791867482,68	51321437254509,70
II квартал 2014	113396637460,05	55010640730310,40
III квартал 2014	109385161061,09	53064605187069,00
IV квартал 2014	429186502975,46	48809102828110,90
I квартал 2015	70049558405,60	46782845979056,10
II квартал 2015	69723705738,44	46565224119810,10
II квартал 2015	67750892859,32	45247674042834,90
IV квартал 2015	70149295660,33	46849455858299,00

Чтобы построить поле корреляции можно воспользоваться ППП Excel. Введите исходные данные в последовательности: сначала х, затем у.

Выделите область ячеек, содержащую данные.

Затем выбрать: Вставка / Точечная диаграмма / Точечная с маркерами

Анализ поля корреляции показывает наличие близкой к прямолинейной зависимости, так как точки расположены практически по прямой линии.

Для расчёта параметров уравнения линейной регрессии y=a+b*x воспользуемся встроенной статистической функцией ЛИНЕЙН.

Рис.1.5. Поле корреляции

Для этого:

Выделить в области пустых ячеек 5×2 (5 строк, 2 столбца) для вывода результатов регрессионной статистики.

Активизировать Мастер функций: в главном меню выбрать Формулы / Вставить функцию.

В окне Категория выбрать Статистические, в окне функция – ЛИНЕЙН. Щёлкнуть по кнопке ОК как показано на Рисунке 1.6.

Рис. 1.6. Диалоговое окно «Мастер функций»

Заполнить аргументы функции:

Известные значения у – диапазон, содержащий данные результативного признака;

Известные значения х – диапазон, содержащий данные факторного признака;

Константа – логическое значение, которое указывает на наличие или на отсутствие свободного члена в уравнении; если Константа = 1

Статистика – логическое значение, которое указывает, выводить дополнительную информацию по регрессионному анализу или нет. Если Статистика = 1.

В левой верхней ячейке выделенной области появится первый элемент итоговой таблицы. Чтобы раскрыть всю таблицу, нажать на клавишу <F2>, а затем на комбинацию клавиш <Ctrl>+<Shift>+<Enter>.

Дополнительная регрессионная статистика будет выводиться в порядке, указанном в следующей схеме:

Таблица 13

Значение коэффициента b	Значение коэффициента a
Среднеквадратическое отклонение b	Среднеквадратическое отклонение a
Коэффициент детерминации R²	Среднеквадратическое отклонение y
F-статистика	Число степеней свободы
Регрессионная сумма квадратов	Остаточная сумма квадратов

Рис. 1.7. Результат вычисления функции ЛИНЕЙН

Получили уравнение регрессии: у_х=48781803289117,6+3,28х

Вывод: Следовательно с увеличением стоимостного объема внешнеторгового оборота ЦФО на 1 долл. США, ВРП ЦФО, увеличивается на ₁=3,28 руб.

Коэффициент детерминации R² = 0,01 означает, что 1% ВРП ЦФО (у) объясняется вариацией фактора х – стоимостного объема внешнеторгового оборота ЦФО, а 99% - действием других факторов, не включённых в модель.

По вычисленному коэффициенту детерминации R² = 0,01 можно рассчитать коэффициент корреляции: r_xy=ÖR²=0,114.

Связь оценивается как слабая.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Афонин П.Н. Таможенная статистика: учебное пособие. - СПб.: ИЦ Интермедия, 2012. – 159 с.

2. Гусаров В.М. Статистика: учеб, пособие для вузов. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. – 463 с.

3. Киладзе А.Б. Практикум по применению экономико-математических методов и моделей в таможенной статистике: учебное пособие. — СПб. : ИЦ Интермедия, 2014. – 66 с.

4. Таможенная статистика : учеб, пособие / Н.Н. Глаголева, М.Г. Пьян- кова. - СПб. : ИЦ «Интермедия», 2014. – 100 с.

5. Федеральная служба государственной статистики. [Электрон. ресурс]. Режим доступа: http://www.gks.ru.

6. Руководство по подготовке и оформлению рефератов, контрольных, курсовых и выпускных квалификационных работ. – М.: РИО РТА, 2012. – 107 с.