Автор работы: Пользователь скрыл имя, 24 Апреля 2014 в 01:17, дипломная работа
Цель работы: исследовать основные методы прогнозирования показателей внешней торговли в Беларуси, показать достоинства и недостатки каждого метода, а также по возможности предложить самые точные и эффективные методы прогнозирования экспорта и импорта.
Методы исследования: методы анализа, синтеза, экстраполяции, экономико-математические методы. применение программного средства Microsoft Office Excel 2007.
Исследования и разработки: раскрыты теоретические основы внешней торговли; составлен прогноз значений экспорта и импорта на ближайшие годы; дана оценка методам прогнозирования экспорта и импорта.
Введение
Теоретические основы оценки кредитоспособности коммерческого банка.
Экономико-математический анализ деятельности ЗАО «Идея Банк»
Практические аспекты кредитоспособности заёмщиков в ЗАО «Идея Банк»
Заключение.
Перечень расчётно-аналитических материалов:
Анализ деятельности ЗАО «Идея Банк».
Расчет моделей оценки кредитоспособности юридического лица.
Расчет скоринговой модели оценки кредитоспособности физического лица.
Графический материал, выносимый на защиту:
Классификация методов оценки кредитоспособности заёмщиков.
График динамики развития ЗАО «Идея Банк».
Реализация моделей оценки кредитоспособности
Календарный график выполнения дипломной работы:
Из общего объема экспорта республики в 2012 году на долю России приходилось 35,4%, остальных стран СНГ – 16,1%, стран ЕС – 38,2%, остальных стран – 10,3%. Импорт из России составил 59,3% общего объема импорта, остальных стран СНГ – 5,6%, стран ЕС – 20%, остальных стран – 15,1%.
В 2012 году зарегистрированы объемы экспортно-импортных операций со 198 странами мира. Товары поставлялись на рынки 160 государств, импортировалась продукция из 180 стран.
Беларусь завершила 2012 год с положительным сальдо внешней торговли товарами и услугами в размере $2,915 млрд. (без учета $3,847 млрд. экспортных пошлин на нефтепродукты, перечисляемых в бюджет России) против отрицательного в размере $1,186 млрд. в 2011 году, свидетельствуют данные Национального банка по методологии платежного баланса [34].
Таким образом, в 2012 году произошли значительные изменения в экономике страны. Впервые за последние годы экспорт товаров и услуг превысил импорта. Превышение экспорта над импортом главным образом связано с тремя последовательными факторами: сокращением внутреннего спроса, коррекцией курса национальной валюты и необходимостью поиска новых рынков сбыта.
Проведем прогнозные расчеты для выявления тенденций изменения объема экспортируемой и импортируемой продукции в будущем.
2.2 Прогноз показателей экспорта Республики Беларусь
Для прогнозирования экспорта товаров применим многофакторный корреляционно-регрессионный анализ. Воспользуемся табличным редактором Microsoft Excel.
Исходные данные приведены в приложении В. В качестве факторов, влияющих на объем экспорта товаров (у) выберем объем импорта (х1) и индекс реального курса белорусского рубля к доллару США, рассчитанный по индексу потребительских цен (х2) и индекс денежных доходов населения (х3). Такой выбор обосновывается законом международной торговли, который определяет, что страна может купить иностранных товаров на ту сумму, на которую удастся продать своих товаров зарубежным покупателям. Этот закон приходится соблюдать, так как, во-первых, на мировом рынке используются не национальные, а мировые деньги, а их надо зарабатывать, и, во-вторых, превышение объемов продаж своей продукции за рубежом над покупкой иностранной или равенство их ускоряет развитие национальной экономики и благоприятно влияет на социальную сферу.
Для начала нужно выяснить, какие из перечисленных выше факторов нужно включать в модель. Проведём анализ тесноты связи между факторами, используя матрицу парных коэффициентов корреляции. По матрице можно определить, какие факторы достаточно тесно связаны с результатом, и какие факторы достаточно тесно связаны между собой. Данная матрица представлена на рисунке Е.1 Приложения Е.
На основании рисунка Е.1 можно сделать вывод, что связь между объемом импорта товаров, объемом экспорта товаров, индексом реального курса белорусского рубля к доллару США и индексом денежных доходов населения тесная и прямая, то есть, чем больше будут значения факторов, тем больше будет признак-результат. Из рисунка Е.1 видно, что у в большей степени зависит от х1, чем от х2 и х3.
Проводим анализ факторов на мультиколлинеарность. Значения коэффициентов парной корреляции между факторами xi и xj, должны быть меньше либо равны 0,7 (рисунок Е.1 приложение Е). Анализируя полученные коэффициент можно сделать вывод о том, что между изучаемыми факторами не существует явной парной корреляционной зависимости.
Построим уравнение. Данные для составления уравнения представлены на рисунке Е.2 Приложения Е.
Уравнение, описывающее данную модель:
Y = 982,21 + 0,675*X1 + 529,07*X2 + 1926,7Х3 (2.5)
Проводим оценку значимости модели с помощью коэффициента детерминации.
R2 = 0,963364802 (2.6)
Следовательно, 98% вариации импорта товаров объясняется вариацией используемых в данной модели факторов.
Чтобы убедиться в надежности показателей связи и правомерности их использования для практической цели, необходимо дать им статистическую оценку. Для этого используются, критерий Стьюдента (t), критерий Фишера (F- отношение). С помощью критерия Стьюдента (t) проводим оценку статистической значимости параметров регрессии.
В результате вычислений получаем t1=3,4; t2=0,038; t3=1,41. Все значения оказались больше табличного значения 2,23, что свидетельствует о значимости коэффициентов регрессии.
Оценка надежности полученного уравнения модели (регрессионной зависимости) осуществим с помощью критерия Фишера.
Так как p-level критерия Фишера равен 5,2466*10^-5, что меньше 0,05, это свидетельствует о значимости коэффициента детерминации.
Обобщая вышесказанное, можно сделать вывод о том, что модель, построенная на основе данных, имеет хорошее качество, является адекватной, и ее можно использовать для прогнозирования.
Далее с помощью регулируемого тренда были вычислены прогнозные значения исследуемого результатирующего фактора и признаков-факторов. Графики представлены в Приложении Ж. Результаты прогнозных показателей приведены в таблице 2.1.
Таблица 2.1 – Прогнозные значения исследуемых факторов на 2012 и 2013 года
Показатель |
2012 год |
2013 год |
Импорт, млн. долл |
41912,52 |
44547,38 |
Экспорт, млн.долл |
33761,45 |
35729,98 |
Индекс курса бел. руб. |
0,90 |
0,8 |
Индекс доходов населения |
4,94 |
6,26 |
Примечание - Источник: собственная разработка на основе Приложения Ж
Подставим полученные результаты в уравнение модели.
Прогноз объема импорта на 2012 год рассчитывается следующим образом:
Y = -14810,4 + 0,619*33761,45 +20604,0*0,90+3853,7*4,94 (2.7)
На 2013 год:
Y = -14810,4 + 0,619*35729,98+20604,0*0,8+
После проведения вычислений, прогноз исследуемого показателя на 2012 год составил 43766,65 млн. долл., на 2013 год - 47913,82 млн. долл.
Учитывая различия в прогнозах, полученных различными методами, целесообразно произвести расчет отклонений проведенных прогнозов от прогноза социально-экономического развития Республики Беларусь на 2012 год.
Расчет отклонений осуществлялся по формуле:
D = (1 - Ri / R )* 100%, (2.9)
где D – процент отклонения;
R – данные прогноза социально-экономического развития Республики Беларусь на 2012 год;
Ri – данные, полученные расчетным путем.
Результаты расчета отклонений проведенных прогнозов приведены в таблице 2.2.
Таблица 2.2 – Отклонения проведенных прогнозов на 2012 г.
Источник прогноза |
Объем импорта, товаров млн. долл. США |
% отклонения |
Министерство экономики Республики Беларусь |
45746 |
– |
Степенной тренд |
41912,52 |
8,3 |
Корреляционно-регрессионный анализ |
43766,65 |
4,3 |
Примечание - Источник: собственная разработка на основе [19]
По данным показателей прогноза социально-экономического развития Республики Беларусь на 2012 год объем импорта товаров составит 446068 млн. долларов США. Сравнивая полученные результаты прогнозных расчетов с прогнозом социально-экономического развития, можно заключить, что более точный прогноз был получен с помощью корреляционно-регрессионного метода, который позволяет учитывать влияние нескольких факторов на исследуемый показатель. При использовании данного метода отклонения составили 4,3%, при использовании степенного тренда – 8,3%.
Таким образом, в данной главе был составлен прогноз импорта товаров на 2012-2013 года, исследована теснота связи факторов, влияющих на импорт товаров.
2.3 Прогноз показателей импорта Республики Беларусь
Для прогнозирования импорта товаров и применим многофакторный корреляционно-регрессионный анализ. Воспользуемся табличным редактором Microsoft Excel.
Исходные данные приведены в приложении Д. В качестве факторов, влияющих на объем импорта товаров (у) выберем объем экспорта (х1) и индекс реального курса белорусского рубля к доллару США, рассчитанный по индексу потребительских цен (х2) и индекс денежных доходов населения (х3). Такой выбор обосновывается законом международной торговли, который определяет, что страна может купить иностранных товаров на ту сумму, на которую удастся продать своих товаров зарубежным покупателям. Этот закон приходится соблюдать, так как, во-первых, на мировом рынке используются не национальные, а мировые деньги, а их надо зарабатывать, и, во-вторых, превышение объемов продаж своей продукции за рубежом над покупкой иностранной или равенство их ускоряет развитие национальной экономики и благоприятно влияет на социальную сферу. Рост реальных денежных доходов населения стимулирует увеличение импорта услуг
Для начала нужно выяснить, какие из перечисленных выше факторов нужно включать в модель. Проведём анализ тесноты связи между факторами, используя матрицу парных коэффициентов корреляции. По матрице можно определить, какие факторы достаточно тесно связаны с результатом, и какие факторы достаточно тесно связаны между собой. Данная матрица представлена на рисунке Е.1 Приложения Е.
На основании рисунка Е.1 можно сделать вывод, что связь между объемом импорта товаров, объемом экспорта товаров, индексом реального курса белорусского рубля к доллару США и индексом денежных доходов населения тесная и прямая, то есть, чем больше будут значения факторов, тем больше будет признак-результат. Из рисунка Е.1 видно, что у в большей степени зависит от х1, чем от х2 и х3.
Проводим анализ факторов на мультиколлинеарность. Значения коэффициентов парной корреляции между факторами xi и xj, должны быть меньше либо равны 0,7 (рисунок Е.1 приложение Е). Анализируя полученные коэффициент можно сделать вывод о том, что между изучаемыми факторами не существует явной парной корреляционной зависимости.
Построим уравнение. Данные для составления уравнения представлены на рисунке Е.2 Приложения Е.
Уравнение, описывающее данную модель:
Y = -14810,4 + 0,619*X1 +20604,0*X2+3853,7Х3 (2.5)
Проводим оценку значимости модели с помощью коэффициента детерминации.
R2 = 0,987059492 (2.6)
Следовательно, 98% вариации импорта товаров объясняется вариацией используемых в данной модели факторов.
Чтобы убедиться в надежности показателей связи и правомерности их использования для практической цели, необходимо дать им статистическую оценку. Для этого используются, критерий Стьюдента (t), критерий Фишера (F- отношение). С помощью критерия Стьюдента (t) проводим оценку статистической значимости параметров регрессии.
В результате вычислений получаем t1=3.13; t2=2.71; t3=2.8. Все значения оказались больше табличного значения 2,23, что свидетельствует о значимости коэффициентов регрессии.
Оценка надежности полученного уравнения модели (регрессионной зависимости) осуществим с помощью критерия Фишера
Критерий Фишера (Fст) равный 152,55 больше табличного значения 4,35. Это говорит о том, что уравнение значимо и его можно использовать для прогнозирования.
Обобщая вышесказанное, можно сделать вывод о том, что модель, построенная на основе данных, имеет хорошее качество, является адекватной, и ее можно использовать для прогнозирования.
Далее с помощью регулируемого тренда были вычислены прогнозные значения исследуемого результатирующего фактора и признаков-факторов. Графики представлены в Приложении Ж. Результаты прогнозных показателей приведены в таблице 2.1.
Таблица 2.1 – Прогнозные значения исследуемых факторов на 2012 и 2013 года
Показатель |
2012 год |
2013 год |
Импорт, млн. долл |
41912,52 |
44547,38 |
Экспорт, млн.долл |
33761,45 |
35729,98 |
Индекс курса бел. руб. |
0,90 |
0,8 |
Индекс доходов населения |
4,94 |
6,26 |
Примечание - Источник: собственная разработка на основе Приложения Ж
Подставим полученные результаты в уравнение модели.
Прогноз объема импорта на 2012 год рассчитывается следующим образом:
Y = -14810,4 + 0,619*33761,45 +20604,0*0,90+3853,7*4,94 (2.7)
На 2013 год:
Y = -14810,4 + 0,619*35729,98+20604,0*0,8+
После проведения вычислений, прогноз исследуемого показателя на 2012 год составил 43766,65 млн. долл., на 2013 год - 47913,82 млн. долл.
Учитывая различия в прогнозах, полученных различными методами, целесообразно произвести расчет отклонений проведенных прогнозов от прогноза социально-экономического развития Республики Беларусь на 2012 год.
Расчет отклонений осуществлялся по формуле:
D = (1 - Ri / R )* 100%, (2.9)
где D – процент отклонения;
R – данные прогноза социально-экономического развития Республики Беларусь на 2012 год;
Ri – данные, полученные расчетным путем.
Результаты расчета отклонений проведенных прогнозов приведены в таблице 2.2.
Таблица 2.2 – Отклонения проведенных прогнозов на 2012 г.
Источник прогноза |
Объем импорта, товаров млн. долл. США |
% отклонения |
Министерство экономики Республики Беларусь |
45746 |
– |
Степенной тренд |
41912,52 |
8,3 |
Корреляционно-регрессионный анализ |
43766,65 |
4,3 |
Примечание - Источник: собственная разработка на основе [19]
По данным показателей прогноза социально-экономического развития Республики Беларусь на 2012 год объем импорта товаров составит 446068 млн. долларов США. Сравнивая полученные результаты прогнозных расчетов с прогнозом социально-экономического развития, можно заключить, что более точный прогноз был получен с помощью корреляционно-регрессионного метода, который позволяет учитывать влияние нескольких факторов на исследуемый показатель. При использовании данного метода отклонения составили 4,3%, при использовании степенного тренда – 8,3%.