Анализ и прогнозирование внешнеэкономической деятельности АР Крым (стр. 3 из 3)
Рис. 3.8. Сезонная компонента Экспорта и Импорта АР Крым за 5 лет
Как мы и предполагали, график наглядно показывает рост объемов экспорта и импорта в декабре и резкое падение в январе. Это подтверждает наши предыдущие выводы в пункте 3.1.
Складывая значение соответствующего тренда T ((3.1) для экспорта и (3.2) для импорта) и индексы соответствующей сезонности S, представленный в таблице 3.6., получаем значения аддитивной модели Y(t).
Аддитивная модель экспорта товаров АР Крым показана на рисунке 3.9, а рассчитанные данные представлены в приложении Г.
Рис. 3.9. Аддитивная модель динамики экспорта товаро АР Крым за 5 лет
Характеризуя данный рисунок, хочется отметить, что наша модель достаточно точно повторяет исходный временной ряд. Исключение составляет лишь последний период, а именно значения первых трех месяцев 2009 года. В целом, можно сделать вывод, что модель прошла субъективную проверку на адекватность. Однако на этом все проверки не оканчиваются.
Аддитивная модель импорта товаров АР Крым представлена на рисунке 3.10., а рассчитанные данные – в приложении Г.
Рис. 3.10 Аддитивная модель динамики импорта товаро АР Крым за 5 лет
Характеризуя данный рисунок, хочется отметить, что наша модель достаточно точно повторяет исходный временной ряд. Исключение составляет лишь последний период, а именно значения первых трех месяцев 2009 года. В целом, можно сделать вывод, что модель прошла проверку на адекватность. Однако на этом все проверки не оканчиваются.
Перейдем теперь к построению интервального прогноза..
Рассчитанные данные отображены в таблице 3.6.
Таблица 3.6.
Значения точечного и интервального прогнозов динамики экспорта товаров АР Крым
| Год | Месяц | Прогноз | Uy+ | Uy- |
| 2009 | 4 | 52,01 | 66,58 | 37,43 |
| 5 | 51,68 | 66,31 | 37,05 | |
| 6 | 61,61 | 76,29 | 46,92 | |
| 7 | 54,96 | 69,69 | 40,22 | |
| 8 | 54,96 | 69,76 | 40,17 | |
| 9 | 62,38 | 77,24 | 47,53 | |
| 10 | 52,35 | 67,26 | 37,44 | |
| 11 | 50,84 | 65,81 | 35,86 | |
| 12 | 61,47 | 76,52 | 46,43 |
Для наглядности, построим график полученных данных (рис. 3.11).
Рис. 3.11. Точечный и интервальный прогноз динамики экспорта товаров АР Крым
Аналогичным образом строится точечный и интервальный прогноз для данных по импорту АР Крым. Рассчитанные данные представлены в таблице 3.7.
Таблица 3.7.
Значения точечного и интервального прогнозов динамики импорта товаров АР Крым
| Год | Мес | Прогноз | Uy+ | Uy- |
| 2009 | 4 | 34,95 | 53,50 | 16,41 |
| 5 | 34,82 | 53,44 | 16,21 | |
| 6 | 38,92 | 57,60 | 20,24 | |
| 7 | 41,08 | 59,83 | 22,33 | |
| 8 | 41,12 | 59,94 | 22,30 | |
| 9 | 38,13 | 57,03 | 19,23 | |
| 10 | 40,46 | 59,44 | 21,49 | |
| 11 | 37,78 | 56,84 | 18,72 | |
| 12 | 46,42 | 65,56 | 27,28 |
Для наглядности, построим график полученных данных (рис. 3.12).
Рис. 3.12. Точечный и интервальный прогноз динамики импорта товаров АР Крым
Полная картина моделирования динамики экспорта товаров АР Крым представлена на рисунке 3.13.
Рис. 3.13. Модель, точечный и интервальный прогноз динамики экспорта товаров АР Крым
Как видно по графику интервальный прогноз довольно широк, но это получилось вследствии сильного падения объемов экспорта в 3 последние месяца моделирования. Отсюда повышается ошибка прогнозирования ирасширяется интервал.
Полная картина моделирования динамики экспорта товаров АР Крым представлена на рисунке 3.14.
Рис. 3.14. Модель, точечный и интервальный прогноз динамики импорта товаров АР Крым
Как видно по графику интервальный прогноз довольно широк, но это получилось вследствии сильного падения объемов экспорта в 3 последние месяца моделирования. Отсюда повышается ошибка прогнозирования ирасширяется интервал.
3.3 Проверка адекватности модели
Построение модели еще не говорит о ее точности. Для проверки адекватности существует несколько методов, которые мы изложили во второй главе. Рассмотрим их поподробнее.
3.3.1 Проверка нормальности распределения остатков
Графически значения остатков (Y-(T+S)) экспорта представим на рисунке 3.15.
Рис. 3.15. Остатки (экспорт, тренд-сезонная модель)
Как видим по рисунку, линия тренда остатков параллельна оси Х, что говорит о нормальности их распределения.
Графически значения остатков (Y-(T+S)) импорта представим на рисунке 3.16.
Рис. 3.16. Остатки (импорт, тренд-сезонная модель)
Как видим по рисунку, линия тренда остатков параллельна оси Х, что говорит о нормальности их распределения.
Данные выводы дают право утверждать об адекватности модели и возможности ее использования для прогнозирования.
3.3.2 Проверка нормальности по критерию Фишера
Проведем еще одну проверку соответствия модели исследуемым данным и на этот раз воспользуемся критерием Фишера и построим рисунок 3.17 по посчитанным значениям Ф-критерия методами.
Рис. 3.17. Ф-критерий по экспорту.
Как видно практически все точки находятся на одной прямой. Исключения составляют три последних. Это объясняется неожиданно начавшимся экономическим кризисом и падением производства и потребления.
Проанализируем аналогичный показатель по импорту товаров и построим рисунок 3.18.
Рис. 3.18. Ф-критерий по импорту.
Аналогичная ситуация прослеживается и по отношению к импорту товаров.
В заключении хочется отметить, что в данной работе были решены все поставленные задачи. Основные из них, это анализ основных показателей внешней торговли, анализ внешнеторговой деятельности промышленных предприятий автономной Республике Крым, анализ внешней торговли товарами Автономной Республики Крым с Российской Федерацией, странами СНГ и странами ЕС, подбор адекватной модели, описывающей динамику внешней торговли АР Крым, построение прогноза на 2009г. и проверка прогнозных свойств модели.
Также, исследование показало, что не все модели могут быть использованы для адекватного прогнозирования. Например, в нашем случае при декомпозиции временных рядов экспорта и импорта товаров выявилось наличие трех характеристик – тренда, сезонности и цикличности, отсюда появилась возможность использовать динамическую модель для прогнозирования – Тренд-сезонную модель, основанная на экстрополяционных методах прогнозирования, в основе которых лежит предположение о том, что основные факторы и тенденции, имевшие место в прошлом, сохранятся в будущем, дала адекватные значения прогноза. Очевидно, модель уловила наличие и сохранение тенденций временного ряда, что явилось непременным условием успешного прогнозирования в условиях нестабильности экономики.
Что касается моментов улучшения экономической ситуации в регионе, то в 2007 году министерством разработана Программа развития инвестиционной и внешнеэкономической деятельности в Автономной Республике Крым на период до 2010 года, утвержденная Постановлением Верховной Рады Автономной Республики Крым от 22.03.07 г. № 387-5/07.
Целью Программы является создание благоприятных условий для развития инвестиционного климата и промышленной инфраструктуры на территории Автономной Республики Крым.[7]. Программа, в сочетании с другими методами экономического укрепления региона, позволит укрепить производство, создать новые рабочие места, снизить безработицу и поднять социальное и экономическое благосостояние населения. Отсюда, как следствие, возрастет потребление, производство, начнет интенсивнее развиваться внешнеэкономическая и инвестиционная деятельность, а сам регион займет конкурентоспособную позицию на вшенних рынках.
Список использованной литературы
Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. – М: Мир, 1976. -757 с.4
Бриллинджер Д. Временные ряды. Обработка данных и теория. – М.: Мир, 1980.-536 с.5
Краковский Ю.М. Имитационное моделирование, Иркутск, 2002.6
Орлов А.И. Эконометрика. – М.: Экзамен, 2002. – 576 с. 2
Половко A.M., Бубусов П.Н. Интерполяция. Методы и компьютерные технологии их реализации. – СПб.: БХВ-Петербург, 2004. – 320 с.3
Данные Государственного Комитета Статистики в АР Крым, http://www.ukrstat.gov.ua 1
Статистический сборник - Внешнеэкономическая деятельность предприятий и организаций АР Крым за 2003–2008гг // Государственный комитет статистики АР Крым 7