Статистический анализ товарной структуры экспорта и импорта РФ в торговле со странами Дальнего Запада за 2003-2006 г.

Введение
1.Теоретические аспекты статистического изучения внешней торговли
1.1.Основные особенности и объект изучения статистики внешней торговли
1.2.Показатели таможенной статистики внешней торговли
2.Статистический анализ товарной структуры экспорта и импорта РФ в торговле со странами дальнего зарубежья
3.Анализ тенденций развития и прогнозирование динамики экспорта и импорта в РФ
Заключение
Литература

Статистический анализ товарной структуры экспорта и импорта РФ в торговле со странами Дальнего Запада за 2003-2006 г.

100
100
100
100
Европа
 
 
 
 
Австрия
790
918
1211
1840
1,8
1,6
1,5
1,6
Бельгия
891
1176
1476
2169
2,0
2,0
1,9
1,9
Болгария
162
201
241
331
0,4
0,3
0,3
0,3
Великобритания
1443
2067
2776
3671
3,3
3,6
3,5
3,2
Венгрия
600
740
1100
1866
1,4
1,3
1,4
1,6
Германия
8112
10556
13272
18436
18,4
18,2
16,6
16,0
Испания
762
879
1227
1950
1,7
1,5
1,5
1,7
Италия
2407
3199
4416
5719
5,4
5,5
5,5
5,0
Нидерланды
1258
1375
1941
2680
2,8
2,4
2,4
2,3
Норвегия
323
464
750
1111
0,7
0,8
0,9
1,0
Польша
1715
2310
2747
3400
3,9
4,0
3,4
3,0
Румыния
68,7
131
255
540
0,2
0,2
0,3
0,5
Словакия
301
405
503
769
0,7
0,7
0,6
0,7
Финляндия
1854
2336
3100
3998
4,2
4,0
3,9
3,5
Франция
2347
3071
3673
5852
5,3
5,3
4,6
5,1
Чехия
712
835
989
1528
1,6
1,4
1,2
1,3
Швейцария
530
648
875
1290
1,2
1,1
1,1
1,1
Швеция
1221
1612
1861
2141
2,8
2,8
2,3
1,9
Азия
 
 
 
 
Израиль
207
209
332
408
0,5
0,4
0,4
0,4
Индия
585
651
784
968
1,3
1,1
1,0
0,8
Иран, Исламская Республика
63
103
125
238
0,1
0,2
0,2
0,2
Кипр
13,9
22,4
47,5
42,9
0,0
0,0
0,1
0,0
Китай
3295
4746
7265
12889
7,5
8,2
9,1
11,2
Корея, Республика
1331
2026
4005
6774
3,0
3,5
5,0
5,9
Монголия
35,6
21,4
22,4
37,6
0,1
0,0
0,0
0,0
Тайвань
262
343
492
756
0,6
0,6
0,6
0,7
Турция
928
1231
1732
2670
2,1
2,1
2,2
2,3
Япония
1883
3941
5834
7779
4,3
6,8
7,3
6,8
Африка
 
 
 
 
Египет
38,7
60
77,4
118
0,1
0,1
0,1
0,1
Марокко
78,1
87,4
144
230
0,2
0,2
0,2
0,2
Америка
 
 
 
 
 
 
 
 
Аргентина
229
355
621
957
0,5
0,6
0,8
0,8
Бразилия
1479
1370
2346
2986
3,3
2,4
2,9
2,6
Канада
301
335
517
898
0,7
0,6
0,6
0,8
Мексика
64,5
62,4
86,8
185
0,1
0,1
0,1
0,2
США
2962
3200
4563
6397
6,7
5,5
5,7
5,6
Источник: таблица построена на основе данных представленных на http://www.gks.ru/free_doc/2007/b07_11/25-05.htm
Анализ структуры импорта показывает, что традиционными партнерами в этой области для России на протяжении анализируемого периода времени оставались такие страны как Германия – 16,0%, Италия – 5,0%, из неевропейских государств: Китай – 11,2%, Япония – 6,8%, США – 5,6%.
При рассмотрении товарной структуры экспорта и импорта товаров следует выделить ее специфику. Рассмотрим особенно­сти российского экспорта (табл.2.5).
Таблица Статистический анализ товарной структуры экспорта и импорта РФ в торговле со странами дальнего зарубежья.5 – Товарная структура экспорта Российской Федерации
(в фактически действовавших ценах)
 
2003
2004
2005
2006
 
Миллиардов долларов США
Экспорт - всего
134
182
241
302
   в том числе:
 
 
 
 
продовольственные товары и сельскохозяйственное сырье (кроме текстильного)
3,4
3,3
4,5
5,5
минеральные продукты
76,6
105
156
199
продукция химической промышленности, каучук
9,2
12,0
14,4
16,9
кожевенное сырье, пушнина и изделия из них
0,3
0,4
0,3
0,4
продукция лесной и целлюлозно-бумажной промышленности
5,6
7,0
8,3
9,5
текстиль, текстильные изделия и обувь
0,9
1,1
0,9
0,9
металлы, драгоценные камни и изделия из них
23,7
36,7
40,9
49,5
машины, оборудование и транспортные средства
12,0
14,1
13,5
17,5
прочие
1,9
2,1
2,5
3,1
 
В процентах к итогу
Экспорт - всего
100
100
100
100
   в том числе:
 
 
 
 
продовольственные товары и сельскохозяйственное сырье (кроме текстильного)
2,5
1,8
1,9
1,8
минеральные продукты
57,3
57,8
64,6
65,7
продукция химической промышленности, каучук
6,9
6,6
6,0
5,6
кожевенное сырье, пушнина и изделия из них
0,2
0,2
0,1
0,1
продукция лесной и целлюлозно-бумажной промышленности
4,2
3,9
3,4
3,2
текстиль, текстильные изделия и обувь
0,7
0,6
0,4
0,3
металлы, драгоценные камни и изделия из них
17,8
20,2
16,9
16,4
машины, оборудование и транспортные средства
9,0
7,8
5,6
5,8
прочие
1,4
1,1
1,1
1,1
Источник: http://www.gks.ru/free_doc/2007/b07_11/25-08.htm
Вывоз Российской Федерации в настоящее время сохраняет свою сырьевую направленность. По стоимости в нем превали­руют минеральные продукты, доля которых в общем объеме российского экспорта в 2006 г. составила 65,7% (в 2003 г. – 57,3%). На черные и цветные металлы, драгоценные камни в общей стои­мости отечественного вывоза товаров в 2006 г. прихо­дилось 16,4%, тогда как на машины, оборудование и транспортные средства в 2006 г. – 5,8%, а в 2003 г. – 9,0%. Удельный вес прочих товарных групп в российском экспорте оставался в эти годы немногим более 1%.
Товарная структура импорта в РФ представлена в табл. 2.6.
Таблица Статистический анализ товарной структуры экспорта и импорта РФ в торговле со странами дальнего зарубежья.6 – Товарная структура экспорта Российской Федерации
(в фактически действовавших ценах)
 
2003
2004
2005
2006
Миллиардов долларов США
Импорт - всего
57,3
75,6
98,7
137
   в том числе:
 
 
 
 
продовольственные товары и сельскохозяйственное сырье (кроме текстильного)
12,0
13,9
17,4
21,6
минеральные продукты
2,2
3,0
3,0
3,3
продукция химической промышленности, каучук
9,6
12,0
16,3
21,8
кожевенное сырье, пушнина и изделия из них
0,2
0,2
0,3
0,4
продукция лесной и целлюлозно-бумажной промышленности
2,4
2,9
3,3
4,0
текстиль, текстильные изделия и обувь
2,8
3,3
3,6
5,5
металлы, драгоценные камни и изделия из них
4,2
6,0
7,6
10,6
машины, оборудование и транспортные средства
21,4
31,1
43,4
65,6
прочие
2,5
3,2
3,7
4,9
В процентах к итогу
Импорт - всего
100
100
100
100
   в том числе:
 
 
 
 
продовольственные товары и сельскохозяйственное сырье (кроме текстильного)
21,0
18,3
17,7
15,7
минеральные продукты
3,8
4,0
3,1
2,4
продукция химической промышленности, каучук
16,8
15,8
16,5
15,8
кожевенное сырье, пушнина и изделия из них
0,4
0,3
0,3
0,3
продукция лесной и целлюлозно-бумажной промышленности
4,2
3,8
3,3
2,9
текстиль, текстильные изделия и обувь
4,8
4,3
3,7
4,0
металлы, драгоценные камни и изделия из них
7,3
8,0
7,7
7,7
машины, оборудование и транспортные средства
37,4
41,2
44,0
47,7
прочие
4,3
4,3
3,7
3,5
 Источник: http://www.gks.ru/free_doc/2007/b07_11/25-23.htm
В импорте России основными статьями являются изделия машиностроения – 47,7% совокупного импорта в 2006г., а также продовольствие и сырье для его производства – 15,7% в 2006г. Также достаточно высок удельный вес импортируемых химических продуктов – 15,8% в 2006 г.
Объемы неофициального импорта по каналам так называе­мой неорганизованной торговли в целом оцениваются в 30-40% от официального, особенно велика его доля в импорте потреби­тельских товаров.
Среди негативных тенденций в развитии экспортно-импортных контрактов современной России в последнее время выделяется сокращение российского присутствия на многих важных региональных и мировых товарных рынках. Так, ослаб­ляются свои позиции на рынках развивающихся, некогда со­циалистических стран (бывших членов СЭВ), а также в регионе СНГ. Кроме того, отечественных товаропроизводителей потес­нили иностранные конкуренты с внутреннего рынка России.
Основными причинами относительно малой доли машин и оборудования в общем объеме экспорта являются снижение объемов их производства, низкая конкурентоспособность, нерешенность вопросов кредитования производства и поставок, отсталость производственной базы, длительные сроки освоения современных видов оборудования, а также проблема неплате­жей, отсутствие системы страхования и банковских гарантий.
Развитию международных валютно-финансовых отношений способствовало принятие Правительством РФ и Центральным банком РФ международных обязательств по текущим операци­ям в рамках 8 ст. Устава МВФ. Это обеспечило расширение участия России в мировом торговом обороте и укрепило ее позиции во взаимоотношениях с ведущими государствами мира, особенно со странами Европейского союза.
Так, на страны ЕС приходится более 45% российской внешней торговли и 40% экспорта. Из всех иностранных инве­стиций в России около 60% имеют западноевропейское проис­хождение. Кроме того, следует отметить, что наибольший удельный вес в объеме товарооборота России приходится на страны дальнего зарубежья (в том числе Германию, США, Ки­тай), а в меньшей степени — на страны СНГ. Это обусловлива­ется объективной потребностью национальной экономики Рос­сии в расширении хозяйственных связей с промышленно раз­витыми странами.
1 декабря 1997 г. вступило в силу Соглашение о партнерстве и сотрудничестве между Россией и ЕС. Отношения России и Евросоюза будут строиться по аналогам с теми, которые суще­ствуют между ЕС и США или ЕС и Японией. ЕС поддерживает усилия России по ее интеграции в мировые экономические от­ношения и международные организации.
Результаты взаимодействия России с другими странами и международными финансово-кредитными организациями на­ходят отражение в платежном балансе, динамика показателей которого оказывает влияние на состояние валютного регулиро­вания.
3. Анализ тенденций развития и прогнозирование динамики экспорта и импорта в РФ
Выявление и отображение процесса развития и изменения экспорта и импорта – одна из основных задач статистики внешней торговли. Для ее решения в статистике строятся особые ряды статистических показателей, которые называются рядами динамики (иногда их называют временными рядами), то есть – это ряды изменяющихся во времени значений статистического показателя, расположенных в хронологическом порядке.
При анализе тенденций ряда динамики, при прогнозировании развития исследуемого явления на будущее возникает задача выявления основной его тенденции. Для решения подобной задачи наиболее часто применяют метод аналитического выравнивания рядов динамики. [1,12]
Основным содержанием метода аналитического выравнивания в рядах динамики является то, что общая тенденция развития рассчитывается как функция времени
,
где – уровни динамического ряда, вычисленные по соответствующему аналитическому уравнению на момент времени t.
Определение теоретических (расчетных) уровней , производится на основе так называемой адекватной математической модели, которая наилучшим образом отображает (аппроксимирует) основную тенденцию ряда динамики.
Выбор типа модели зависит от цели исследования и должен быть основан на теоретическом анализе, выявляющем характер развития явления, а также на визуальном анализе графического изображения ряда.
Кривые роста условно могут быть разделены на три класса в зависимости от того, какой тип динамики развития они хорошо описывают.
К I типу относятся функции, используемые для описания процессов с монотонным характером развития и отсутствием пределов роста.
Ко II классу относятся кривые, описывающие процесс, который имеет предел роста в исследуемом периоде.
Функции, относящиеся ко II классу, называются кривыми насыщения. Если кривые насыщения имеют точки перегиба, то они относятся к III типу кривых роста к S-образным кривым.
Эти кривые описывают как бы два последовательных лавинообразных процесса (когда прирост зависит от уже достигнутого уровня): один с ускорением развития, другой - с замедлением. [1,4]
Вопрос о выборе кривой является основным при выравнивании ряда. Существует несколько подходов к решению этой задачи, однако, все они предполагают знакомство с основными свойствами используемых кривых роста. Поэтому остановимся на характеристике отдельных типов кривых, наиболее часто применяемых на практике.
Среди кривых роста I типа, прежде всего следует выделить класс полиномов:
yt= a0 + a1t + a2t2 + ... + aptp,
где ai(i=0,1, ... ,p)  параметры полинома,
t- независимая переменная (время).
Коэффициенты полиномов невысоких степеней могут иметь конкретную интерпретацию в зависимости от содержания динамического ряда. Например, их можно трактовать как скорость роста (a1), ускорение роста (a2), изменение ускорения (a3), начальный уровень ряда при t=0 (a0). Обычно в экономических исследованиях применяются полиномы не выше третьего порядка. Использовать для определения тренда полиномы высоких степеней нецелесообразно, поскольку полученные таким образом аппроксимирующие функции будут отражать случайные отклонения (что противоречит смыслу тенденции).
Полином первой степени yt=a0+a1t на графике изображается прямой и используется для описания процессов, развивающихся во времени равномерно.
Полином второй степени yt=a0+a1t+a2t2 применим в тех случаях, когда процесс развивается равноускоренно (т.е. имеется равноускоренный рост или равноускоренное снижение уровней). Если параметр a2>0 , то ветви параболы направлены вверх, если же a2<0, то вниз. Параметры a0 и a1 не влияют на форму параболы, а лишь определяют ее положение.
Полином третьей степени имеет вид yt=a0+a1t+a2t2+a3t3 .
У этого полинома знак прироста ординат может изменяться один или два раза (рисунок 3.1).
Отличительная черта полиномов  отсутствие в явном виде зависимости приростов от значений ординат (yt).
Оценки параметров в модели определяются методом наименьших квадратов. Как известно, суть его состоит в "отыскании" таких параметров, при которых сумма квадратов отклонений расчетных значений уровней от фактических значений была бы минимальной. Таким образом, эти оценки находятся в результате минимизации выражения:
Для класса экспоненциальных кривых, в отличие от полиномов, характерной является зависимость приростов от величины самой функции. Эти кривые хорошо описывают процессы, имеющие "лавинообразный" характер, когда прирост зависит от достигнутого уровня функции.
Простая экспоненциальная (показательная) кривая имеет вид:
Если b>1, то кривая растет вместе с ростом t, и падает, если b<1. Параметр a характеризует начальные условия развития, а параметр b-постоянный темп роста.
Более сложным вариантом экспоненциальной кривой является логарифмическая парабола:
Все рассмотренные типы кривых используются для описания монотонно возрастающих или убывающих процессов без "насыщения".
Когда процесс характеризуется "насыщением", его следует описывать при помощи кривой, имеющей отличную от нуля асимптоту. Примером такой кривой может служить модифицированная экспонента:
где y = k является горизонтальной асимптотой.
Если параметр a отрицателен, то асимптота находится выше кривой, если a положителен, то ниже. При решении экономических задач чаще всего приходится иметь дело с кривой, у которой a<0 , b<1. В этом случае рост уровней происходит с замедлением и стремится к некоторому пределу.
Модифицированная экспонента хорошо описывает процесс, на развитие которого воздействует ограничивающий фактор, причем влияние этого воздействия растет вместе с ростом достигнутого уровня.
Если воздействие ограничивающего фактора начинает сказываться только после определенного момента (точки перегиба), до которого процесс развивался по некоторому экспоненциальному закону, то для выравнивания используют S-образные кривые.
Наиболее известными из них являются кривая Гомперца и логистическая кривая, или кривая Перла-Рида.
Кривая Гомперца имеет вид:
Логистическая функция возрастает сначала ускоренным темпом, затем темп роста замедляется и, наконец, рост почти полностью прекращается.
Рисунок Анализ тенденций развития и прогнозирование динамики экспорта и импорта в РФ.1  Кривые роста
Таким образом, рассмотренные особенности и свойства кривых могут помочь при решении задачи выбора типа кривой.
Существует несколько практических подходов, облегчающих процесс выбора формы кривой роста.
Наиболее простой путь  это визуальный, опирающийся на графическое изображение временного ряда. Подбирают такую кривую роста, форма которой соответствует фактическому развитию процесса. Если на графике исходного ряда тенденция развития недостаточно четко просматривается, то можно провести некоторые стандартные преобразования ряда (например, сглаживание), а потом подобрать функцию, отвечающую графику преобразованного ряда.
Чаще всего на практике к выбору формы кривой подходят исходя из значений критерия, в качестве которого принимают сумму квадратов отклонений фактических значений уровня от расчетных, получаемых выравниванием. Из рассматриваемых кривых предпочтение будет отдано той, которой соответствует минимальное значение критерия, т.к. чем меньше значение критерия, тем ближе к кривой ложатся данные наблюдений.
Использование этого подхода должно проходить в два этапа. На первом  происходит ограничение приемлемых функций, исходя из содержательного анализа задачи. На втором  осуществляется расчет значений критерия и выбор на его основе наиболее подходящей кривой роста. Необходимость содержательного анализа изучаемого процесса развития может быть проиллюстрирована следующими примерами.
В качестве критерия выбирается средняя квадратическая ошибка:
,
где yt - фактическое значение ряда;
 выравненное значение ряда;
n  длина ряда.
Следует отметить, что нет “жестких” рекомендаций для выбора кривых роста. Особенно осторожно следует подходить к решению этой задачи при использовании полученной функции для экстраполирования найденных закономерностей в будущее. Применение кривых роста должно базироваться на предположении о сохранении выявленной тенденции в прогнозируемом периоде.