Федеральное агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «С...
61 downloads
331 Views
940KB Size
Report
This content was uploaded by our users and we assume good faith they have the permission to share this book. If you own the copyright to this book and it is wrongfully on our website, we offer a simple DMCA procedure to remove your content from our site. Start by pressing the button below!
Report copyright / DMCA form
Федеральное агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Санкт–Петербургский государственный политехнический университет» Факультет экономики и менеджмента Кафедра: Мировая экономика
ДЕЛО № ______
Учебно-методический комплекс дисциплины МИРОВЫЕ ТОВАРНЫЕ РЫНКИ
Специальность:
080102 (060600) «Мировая экономика»
Всего папок в деле: ___ Номер папки: ___
Преподаватель д.э.н., профессор ___________ Н.И.Диденко
Санкт–Петербург 2007
Мировые товарные рынки: Учебно-методический комплекс для студентов специальности 080102 «Мировая экономика». СПб: СПбГПУ, 69 с.
Учебно-методический комплекс разработан в соответствии с государственным образовательным стандартом и учебным планом специальности 080102 «Мировая экономика». Учебно–методический комплекс включает в себя тематический план; содержание курса; планы, вопросы и задания для семинарских и практических занятий, самостоятельной работы студентов; тесты для самоконтроля; перечень вопросов для подготовки к зачету; список литературы. Учебно-методический комплекс предназначен для студентов очной формы обучения факультета экономики и менеджмента. Одобрено на заседании кафедры «Мировая экономика» (протокол № 8 от 17.04.07).
Автор-составитель:
д.э.н., профессор
2
Н.И. Диденко
Федеральное агентство по образованию ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» (ГОУ «СПбГПУ») ФАКУЛЬТЕТ ЭКОНОМИКИ И МЕНЕДЖМЕНТА Кафедра «Мировая экономика» УТВЕРЖДАЮ Декан ФЭМ _________________________ _________________________ «___»_____________ 200__ г.
ОДОБРЕНО Протокол заседания кафедры №_____ от __________200__г. Зав. кафедрой _________________________ ОДОБРЕНО Протокол заседания Ученого совета ФЭМ №_____ от __________200__г.
Диденко Н.И. Мировые товарные рынки Рабочая учебная программа для студентов специальности 080102 «Мировая экономика»
Санкт-Петербург 2006
3
Содержание 1. ОРГАНИЗАЦИОННО-МЕТОДИЧЕСКИЙ РАЗДЕЛ ................................................. 5 2. ОБЪЕМ ДИСЦИПЛИНЫ, ВИДЫ УЧЕБНОЙ РАБОТЫ И ФОРМЫ КОНТРОЛЯ............................................................................................................................. 6 3. ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН ДИСЦИПЛИНЫ ............................................................... 6 4. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ .................................................................................. 7 5. МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ПО АНАЛИЗУ МИРОВОГО РЫНКА КОНКРЕТНОЙ ПРОДУКЦИИ ......................................................................................... 14 6. ПРИМЕРНАЯ ТЕМАТИКА РАБОТ ПО АНАЛИЗУ................................................ 58 КОНКРЕТНЫХ РЫНКОВ ................................................................................................. 58 7. РЕКОМЕНДУЕМЫЕ ИСТОЧНИКИ ИНФОРМАЦИИ .......................................... 60 8. ПОРЯДОК АНАЛИЗА КОНКРЕТНОГО РЫНКА.................................................... 61 9. КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ К ЗАЧЕТУ.................................................................. 62 10. ПРОЦЕДУРА ЭКЗАМЕНА .......................................................................................... 64 11. ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЕ БИЛЕТЫ ПО ДИСЦИПЛИНЕ: «МИРОВЫЕ ТОВАРНЫЕ РЫНКИ»........................................ 67
4
1. ОРГАНИЗАЦИОННО-МЕТОДИЧЕСКИЙ РАЗДЕЛ Цель и задачи дисциплины Целью дисциплины является формирование у студентов представления о развитии мировых товарных рынков под воздействием эндогенных и экзогенных факторов. Дисциплина «Мировые рынки товаров и услуг» изучает теорию и практику функционирования мировых рынков, поэтому в процессе ее изучения студенту необходимо освоить следующие задачи: − усвоить теоретические основы организации и функционирования рынков; − иметь представление о механизме функционирования конкретного рынка; − использовать статистическую информацию и соответствующие методы для анализа процессов имеющих место на мировых рынках. Место дисциплины в профессиональной подготовке выпускников 1. Изучение дисциплины предусмотрено учебным планом. 2. Полученные студентами знания позволят более глубоко разбираться в событиях происходящих на мировых рынках и рынках конкретных стран. 3. Для изучения курса необходимо знание экономической теории, в том числе макроэкономики, микроэкономики, международной экономики, статистики, информатики. Требования к уровню освоения курса Студенты должны знать: − Теории и практику международной торговли; − Методику анализа рынков; − Решения, принимаемые правительствами стран международными организациями в сфере международной торговли; Студенты должны уметь: − Пользоваться PC для получения информации с сайтов; − Пользоваться ППП для анализа рынков.
5
и
2. ОБЪЕМ ДИСЦИПЛИНЫ, ВИДЫ УЧЕБНОЙ РАБОТЫ И ФОРМЫ КОНТРОЛЯ Общее количество часов – 85 Аудиторные занятия – 51 Лекции – 34 Семинарские занятия – 17 Самостоятельная работа – 34 Форма текущего и итогового контроля: опрос, расчетные задания; выполнение тем в рамках СРС; зачет. 3. ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН ДИСЦИПЛИНЫ Тема 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
Всего
Товарная структура международной торговли Структура экспорта услуг Классификация мировых рынков Мировой рынок нефти Мировой рынок газа Мировой рынок драгоценных металлов и камней Мировой рынок черных металлов Мировой рынок цветных металлов Мировой рынок лесотовара Мировой рынок сельскохозяйственной продукции Мировой рынок машин и оборудования Мировой рынок военной техники Мировой рынок компьютеров Мировой рынок антиквариата и произведений искусств Мировой рынок телекоммуникаций Мировой рынок услуг Методы анализа мировых рынков Итого
6
Количество часов Лекции Семинары
СРС
5
2
1
2
5 5 5 5
2 2 2 2
1 1 1 1
2 2 2 2
5
2
1
2
5
2
1
2
5
2
1
2
5
2
1
2
5
2
1
2
5
2
1
2
5 5
2 2
1 1
2 2
5
2
1
2
5
2
1
2
5 5 85
2 2 34
1 1 17
2 2 34
4. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Тема 1. Введение. Товарная структура международной торговли (табл. 1) Таблица 1 Товарная структура международной торговли Стоимость экспорта, млрд. USD
Category
Удельный вес в суммарном экспорте
Food Raw material Ores, ferrous minerals nonferrous metals Fuels Total primary products Iron & steel Chemicals Other Semimanufactures Machinery & transport equipment Office & telecommunication equipment Automotive products Textiles Clothing Other consumer goods Total manufactures Total export
Международная стандартная промышленная (International Standard Industrial Classification (ISIC) Отраслевая структура мировой экономики (табл. 2)
7
классификация
Таблица 2 Отраслевая структура мировой экономики, 2000г. Отраслевая структура МЭ
Материальное производство Сельское хозяйство Строительство Промышленность Добывающая: Угольная Нефтегазовая Металлорудная Обрабатывающая: Пищевая Легкая Деревообработка Целлюлозно-бумажная полиграфия Химическая и нефтеперерабатывающая Стройматериалов Металлургия Машиностроение и металлообработка общее электротехническое транспортное Электро-, газо-, водоснабжение Производство услуг Транспорт и связь Торговля Финансовые услуги Прочие услуги
Занятость, млн. чел.
Структура занятости, %
Вклад в ВВП, млрд. USD по ППС
829,5 124,0 345,5
33,3 5,0 13,9
2475,0
91,5 329,5 257,0 733,0 2490,0
3,7 13,2 10,3 29,4 100
10190 1058 132 692 101 8349 1115 560 165 519 1350 371 589 3658 1183 1590 885 785
Структура вклада, %
100 10,4 1,3 6,8 1,0 81,9 10,9 5,5 1,6 5,1 13,2 3,6 5,8 35,9 11,6 15,6 8,7 7,7
Тема 2. Структура экспорта услуг Категории услуг в соответствии с ISIC: − wholesale and retail trade; − restaurants and hotels; − transport; − storage; − communications; − financial services; − insurance; − real estate; − business services; − personal services; − community services; − social services; − government services. Международная торговля услугами состоит в основном из коммерческих услуг, услуг капитала/инвестиций, официальных услуг (табл. 3). Таблица 3 Мировой экспорт услуг Category Commercial services Shipments Passenger services Port services Travel Other private services and income Investment Icome Other official good, services and income
Shipments: freight, insurance and other distributive services Passenger services: passenger fares and related items Port services: goods and services procured by carriers at port and charter fees for carriers Travel: goods and services acquired by travelers Other: communications, advertising, non merchandising, insurance, brokerage/banking services, management leasing, subscriptions to periodicals, processing and repair, merchanting, professional and technical services
Тема 3. Классификация мировых рынков товаров и услуг Подходы к классификации мировых рынков товара: − по нахождению товара на этапе его переработки; − по степени наукоемкости товара; − по уровню конкурентности. Тема 4. Рынок нефти Распределение запасов нефти. Крупнейшие разведанные месторождения: Саудовская Аравия, Иран, Ирак, Кувейт, ОАЭ, Россия. Нефтяные шоки. Особенности рынка нефти. События на мировом рынке нефти в XX и в начале XXI в. Состояние нефтяной отрасли отдельных стран, в том числе и России. Тема 5. Рынок газа Распределение запасов газа. месторождения. Особенности рынка. Состояние газового мирового рынка.
Крупнейшие разведанные Процедура ценообразования.
Тема 6. Рынок драгоценных металлов и драгоценных камней Драгоценные металлы: золото, серебро, платина и металлы платиновой группы (палладий, иридий, радий, рутений и осмий) Драгоценные камни. Мировые рынки золота, особенности функционирования, мировое предложение золота, мировой спрос на золото. Торговля золотом, центры торговли. Золотодобывающая отрасль России Рынки платины и платиновых металлов Особенности рынка платиновых металлов Рынки алмазов. Спрос на изделия с бриллиантами. Россия на рынке алмазов Тема 7. Рынок черных металлов Черные металлы – это железо и сплавы (чугун, сталь, ферросплавы). Особенности рынка черных металлов Факторы, влияющие на рынок Ведущие экспортеры металлопродукции из черных металлов Состояние черной металлургии в России Тенденции развития мирового рынка черных металлов Тема 8. Рынок цветных металлов. Цветные металлы: алюминий, медь, свинец, олово, никель, титан, вольфрам, магний, кобальт. 10
Особенности металлов Продукция цветной металлургии: первичный, вторичный металл Отраслевая структура цветной металлургии Особенности рынков цветных металлов Мировое производство цветных металлов и место в нем России Важнейшие факторы, влияющие на конъюнктуру рынка Механизм ценообразования Тема 9. Рынок лесотовара Лесной комплекс стран мира: выращивание, заготовка и промышленное использование лесных ресурсов Древесина и изделия из нее: древесный уголь, пробка, материал для плетения, корзины, бумажная масса Мировой лесной рынок: деловая древесина, пиломатериалы, бумага, картон Мировой рынок готовых изделий из древесины, включая рынок мебели Особенности рынка лесотовара Географическая структура мирового рынка лесобумажных товаров Экспорт из России лесоматериалов: лесоматериалы необработанные; лесоматериалы обработанные; фанера; целлюлоза древесная; бумага газетная Тема 10. Рынок сельскохозяйственной продукции Классификация рынков: − рынки продовольствия (зерно, мясо, фрукты, овощи, молочные продукты и т.д.) − рынки сельскохозяйственного сырья для производства непищевых товаров (кожи, шкуры, хлопок, каучук, табак, шерсть и т.д.). Общие и специфические факторы, влияющие на рынок: природный, навыки населения, транспортный, научно-технический прогресс, потребительский спрос на продукцию сельского хозяйства, изменение в демографической структуре населения. Особенности рынка: − поставщики основных видов продовольствия развиты страны и НИС; − поставщики продукции тропического земледелия – развивающиеся страны; − высокий уровень конкуренции; − сильное колебание цен. Тенденции развития рынка: − обострение конкуренции;
11
− понижение цен на продукцию сельского хозяйства; − рост объемов гуманитарной продовольственной помощи; − рост самообеспеченности стран. Место и роль России на рынке Тема 11. Рынок машин и оборудования. Товарная структура. Географическая структура: − Северная Америка; − Западная Европа; − Восточная и Юго-Восточная Азия; − Россия и страны СНГ. Структура по группам отраслей: − Общее машиностроение (станкостроение, сельскохозяйственное машиностроение, тяжелое машиностроение); − Электротехника и электроника; − Транспортное машиностроение (cars, ships, авиакосмическое). Характеристика стран по уровню развития машиностроения Особенности рынка машин и оборудования Важнейшие тенденции в развитии рынка машин и оборудования Тема 12. Рынок военной техники Характеристики рынка Важнейшие особенности рынка. Первичный и вторичный рынок Ценообразование на рынке: − политические факторы; − экономические факторы; − НТП; Тенденции на рынке: − положительная динамика; − увеличение стран экспортеров; − изменения географической структуры; − изменение товарной номенклатуры; − другие. Классификация товаров на рынке Крупнейшие экспортеры Место и роль России на рынке Тема 13. Рынок компьютеров Основные черты и особенности мирового компьютерного рынка Факторы, формирующие спрос на мировом компьютерном рынке Основные производители 12
Тема 14. Рынок предметов искусства и антиквариата Предметы искусства – вещи, предназначенные для удовлетворения эстетических потребностей. Предметы антиквариата – вещи (обиходные), произведенные в период, далеко предшествующий тому, в котором они уже не используются. Особенности предметов искусства, как товаров: − невоспроизводимость; − конечность; − объекты преступных посягательств; − двойственное начало (оценка как с художественной стороны, так и с материальной). Специфические факторы, действующие на рынке: − психологические; − социальные; − мотивационные; − эстетические. Факторы, влияющие на цены: − возраст произведения; − психологические; − характер спроса и предложения. Тема 15. Рынок телекоммуникаций (Telecommunications) Этапы развития рынка Сегменты мирового рынка: − телекоммуникационные услуги (сотовая связь, спутниковая связь, INTERNET, телефонные сети общего пользования); − телекоммуникационное оборудование. Ведущие производители телекоммуникационного оборудования Потребители телекоммуникационного оборудования: − операторы сетей связи; − крупные компании; − мелкие и средние фирмы; − государственные организации; − физические лица. Важнейшие тенденции развития рынка: − глобализация; − динамичный рост всех показателей; − усложнение телекоммуникационных устройств; − обострение конкуренции; − расширение сферы неценовой конкуренции;
13
− расширение международной кооперации; − ускорение внедрения новых технологий; − унификация стандартов связи. Телекоммуникационный рынок России: − услуги связи; − оборудование. Тема 16. Рынки услуг Классификация торгуемых услуг Не торгуемые услуги Различие между международной торговлей товарами и услугами Изменение роли услуг в системе материального воспроизводства Транспортные услуги (перевозка, страхование) Обслуживание пассажиров Путешествия: товары и услуги, приобретаемые путешественниками (туристами) Рекламные услуги Подписка на периодическое издание Другие Доход от инвестиции (услуги связанные с движением факторов производства)
5. МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ПО АНАЛИЗУ МИРОВОГО РЫНКА КОНКРЕТНОЙ ПРОДУКЦИИ Работа по анализу рынка является элементом учебного плана и представляет собой итог самостоятельной работы по анализу одного из выбранных рынков. ОФОРМЛЕНИЕ РАБОТЫ Работа состоит из 3-х разделов. Первый раздел включает в себя содержательное изложение рассматриваемой проблемы, второй статистические данные, третий - методику анализа и выполнение методики. Образец титульного листа работы см. Образец. Структура работы см. Структура работы. На второй странице работы необходимо изложить «Содержание» (перечень разделов). Все названные в Содержании разделы должны быть выделены в тексте. 14
После текста работы помещается список источников информации, после адреса сайта указывается название материала на сайте. На все заимствованные материалы, статистическую информацию, формулы, приводимые в работе, должны быть даны ссылки на источники информации. Работа должна быть отпечатана и скреплена. Объем работы не менее 40 страниц основного текста. Текст должен быть отпечатан в формате Winword, шрифт - Times New Roman или Arial, размер шрифта - 12, интервал - 1,5. Работа должна быть подписана и поставлена дата ее завершения. Работа представляется на кафедру на бумажном и магнитном носителе. Ниже приводиться образец выполнения разделов по анализу рынка алмазов. В тексте показано решение только некоторых задач: построение тренда и прогнозирования добычи алмазов на базе тренда. Не следует считать, что анализ включает только те задачи, которые изложены в нижеприведенном примере.
15
Образец Федеральное агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный политехнический университет» (ГОУ «СПбГПУ») Факультет экономики и менеджмента
Кафедра “Мировая экономика”
ИНДИВИДУАЛЬНАЯ РАБОТА По дисциплине «МИРОВЫЕ ТОВАРНЫЕ РЫНКИ» На тему: ________________________________________________
Выполнил студент (группа)
(подпись)
(ФИО)
(подпись)
(ФИО)
Преподаватель
Санкт-Петербург 200__ г.
16
СТРУКТУРА РАБОТЫ Мировой рынок _________________________________ Введение 1. Характеристика рынка Структура и основные черты рынка Факторы, оказывающие влияние на рынок: − транспортный; − природный; − НТП; − ВТО; − национальное законодательство; − другие. Формы торговли и механизм ценообразования на рынке Показатели рыночной конъюнктуры Место и роль России на рынке Тенденции развития рынка: − динамика по стоимости и объемам продаж; − динамика цен, индекса цен; − изменение географической структуры EX, IM; − увеличение/уменьшение стран EX. 2. Статистическая информация, характеризующая рынок и факторы, влияющие на рынок Производство продукции/услуг Потребление продукции/услуг Географическое распределение производства и потребления Цены, индексы цен Данные о заказах Данные о запасах Численность работающих в отрасли Количество организаций производителей Транспортные тарифы Производство и потребление по странам ВВП на душу населения другие 3. Анализ и прогнозирование конъюнктуры рынка Формулировка цели (целей) анализа и прогнозирования Методика анализа конъюнктуры рынка
17
Методика прогнозирования конъюнктуры рынка Выполнение методики анализа конъюнктуры рынка Выполнение методики прогнозирования конъюнктуры рынка Выводы Список источников информации ПРИМЕР ВЫПОЛНЕНИЯ НЕКОТОРЫХ РАЗДЕЛОВ РАБОТЫ Используемые в работе показатели рыночной конъюнктуры и их обоснование Добыча алмазов в натуральном выражении Добыча алмазов в натуральном выражении (тыс. кар.) - это основной и единственный показатель, который может быть использован для характеристики алмазодобычи как отдельной страны, так и мира в целом, и его присутствие обосновывается самим предметом исследования. ВВП Валовой внутренний продукт - это показатель, который выражает общий объем конечных товаров и услуг (для конечного потребления), произведенных на территории страны, независимо от национальной принадлежности действующих предприятий в определенный период времени. В данном исследовании, ВВП используется как один из основных показатель экономического роста страны. ВВП на душу населения ВВП на душу населения рассчитывается как отношение ВВП страны к населению страны, и характеризует тот объем ВВП, который приходится на гражданина страны в год. В данном исследовании, ВВП на душу населения, используется как один из основных показатель экономического роста страны. Доля промышленности в ВВП страны Показатель доли промышленности в ВВП страны характеризует ту часть конечных товаров и услуг, произведенных на территории страны, которая принадлежит такой отрасли, как промышленность. В данном исследовании, доля промышленности в ВВП страны, используется как показатель, наиболее тесно связанный с добычей алмазов. Доля городского населения Этот показатель характеризует ту часть населения страны, которая проживает в городах. Рассчитывается как отношение городского населения ко всему населению. В данном исследовании, доля городского населения 18
используется как один из основных экономического развития страны. __________________________________ *) Приведены только четыре показателя
показатель
социального
и
Статистические данные, используемые в исследовании Таблица 4 Мировая ежегодная добыча алмазов (без СССР и России) Год 1902 1903 1904 1905 1906 1907 1908 1909 1910 1911 1912 1913 1914 1915 1916 1917 1918 1919 1920 1921 1922 1923 1924 1925 1926 1927 1928 1929 1930 1931
Тыс. кар. 2787 3056 3983 3669 4436 5441 4431 5989 6318 5991 6188 6696 5393 1123 2860 3698 3407 3633 3838 2033 1417 3269 3902 4341 5797 7435 7697 7439 7528 7106
Год 1932 1933 1934 1935 1936 1937 1938 1939 1940 1941 1942 1943 1944 1945 1946 1947 1948 1949 1950 1951 1952 1953 1954 1955 1956 1957 1958 1959 1960 1961
Тыс. кар. 6116 4033 6782 6838 6258 9614 11620 12490 13016 9211 9587 8694 11764 14384 10135 9734 10047 14175 15300 16926 18634 20098 20437 21079 22711 25134 28391 26823 27680 36254
Год 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991
Тыс. кар. 31197 33669 33831 32138 33989 34716 29564 32703 34645 32567 34737 33640 35022 28796 28796 28782 29073 28730 33027 29168 29831 44692 52752 55218 80918 76688 81471 83242 86921 85797
Год 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
Тыс. кар. 87843 88925 93182 94718 98779 100345 93996 96000 93800 97800 112000 125000 146400 145000
Таблица 5 19
Россия на мировом рынке добычи алмазов Добыча алмазов, тыс. кар. Совокупная по миру Россия Доля России, % 158019 33019 20,90 185266 38866 20,98 183001 38001 20,77 188360 38360 20,37
Год 2003 2004 2005 2006
Таблица 6 Добыча алмазов и доля промышленности в ВВП алмазодобывающих стран Добыча алмазов, тыс. кар. Промышленность (% от ВВП) Австралия Россия Ботсвана Конго ЮАР Канада Ангола Габон Намибия КНР Гана Бразилия Сьерра-Леоне Гвинея Гайана Зимбабве ЦАР Индия Кот-д'Ивуар Лесото Танзания Венесуэла Либерия
40000 38000 31900 31500 15160 12300 6200 5100 1900 1060 1013 900 692 548 357 355 353 343 300 298 244 115 30
27 38 53 46 30 31 74 58 24 47 23 38 24 36 24 22 21 27 26 22 18 50 15
Таблица 7 20
Основные экономические показатели алмазодобывающих стран.
№ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
Страна Ангола Ботсвана Венесуэла Конго Бразилия Россия Гвинея Канада ЮАР Австралия Кот-дд'Ивуар Намибия Гайана Сьерра-Леоне Гана Зимбабве ЦАР Танзания Либерия Индонезия Индия Лесото Габон
Промышленность ВВП, млн. (% от ВВП) $ 74 53,3 51,6 46,4 38,4 38 36,4 31,4 30,3 27 25,8 24,5 24,5 24,4 23,2 22,6 21,4 17,8 15,2 45,8 27,3 41,4 57,6
32811 10317 140192 50910 796055 763720 3289 1113810 239543 732499 16344 6126 787 1193 10720 3372 1369 12111 548 287217 805714 1450 8055
ВВП на душу населения, $
Городское население (% от общего населения)
1410 5590 4820 950 3550 4460 420 31114 4770 30993 870 2990 1020 220 450 350 350 340 130 1280 730 950 5010
53 57 93 60 84 73 33 80 59 88 45 35 28 41 48 36 38 24 58 48 29 19 84
АНАЛИЗ МИРОВОГО РЫНКА АЛМАЗОВ МЕТОДИКА АНАЛИЗА МИРОВОГО РЫНКА АЛМАЗОВ 1. Определить уравнение тренда, показывающего мировую динамику добычи алмазов с 1901 по 2005 и составить прогноз по добыче алмазов на 10 лет вперед для России и для мира в целом. Используются данные (таблица 1 и таблица 2) Построить график суммарной мировой добычи алмазов во времени Провести исключение случайной компоненты методом экспоненциального сглаживания и представить результаты на одном графике с исходными значениями. 21
Алгоритм расчета экспоненциально сглаженных значений в любой точке ряда i основан на трех величинах: наблюдаемом значении Yi в данной точке ряда i, рассчитанном сглаженном значении для предшествующей точки ряда Ei-1 и некотором заранее заданном коэффициенте сглаживания W, постоянным по всему ряду. Понятно, что в первой точке ряда нет сглаженного значения для предшествующей точки (нет самой такой точки), и сглаженным значением E1 считается сама наблюдаемая в этой точке величина отклика Y1. Для всех следующих точек действует простое правило вычислений:
Рассчитать коэффициенты уравнения тренда с помощью метода наименьших квадратов и выбрать наилучшую функцию для представления тенденции развития ряда динамики по коэффициенту детерминации:
где yt - исходные данные; yt -значение t-го года, вычисленное по математическому уравнению Для описания динамики, выбирается полином вида:
После преобразования следует продифференцировать функцию по каждому неизвестному параметру:
Получаем систему линейных уравнений:
22
Данную систему линейных уравнений, где аргументами являются коэффициенты а0,...,ак, можно решить с помощью матриц:
Решение системы:
Матрица X содержит коэффициенты уравнения, описывающего данный процесс. Таким образом, находятся коэффициенты уравнения. Для того, чтобы осуществить выбор наилучшей функции, необходимо осуществить сравнение дисперсий. Общую вариацию исследуемого ряда динамики можно разделить на две части где SSy - вариации исследуемого показателя; SSmp. - вариация вследствие тенденции; SSсл.. - случайная вариации.
Тесноту связи измеряют коэффициентом детерминации R2
23
Наиболее подходящей максимальное значение R2.
является
та
функция,
которая
имеет
Проверить значимость уравнения тренда и его коэффициентов Значимость уравнения тренда проверяют, сформулировав гипотезы:
Для этого используется F-статистика:
где k- число параметров уравнения тренда; N - число уровней ряда динамики. Находится табличное значение F-статистики . Fα ;γ R ;γ Y α -уровень значимости (ошибка первого рода); γR - кол-во степеней свободы дисперсии вследствие тенденции; γR = k-1; γY - число степеней свободы для случайной дисперсии, равное уу=N-к.
)
Сравниваются значения F и Fα ;γ R ;γ Y и принимается решение о значимости модели. Если Fˆ > Fα ;γ R ;γ Y , то математическая модель значима, если - нет, то математическая модель не значима. Выполнить прогноз добыче алмазов на 10 лет для России для мира в соответствии с полученным уравнением тренда 2. Определить тесноту связи показателя, описывающего добычу алмазов в натуральном выражении и показателя доли промышленности в ВВП страныдля алмазодобывающих стран с помощью корреляционного анализа. Используются данные (табл. 3) Определить зависимую и независимую переменные. Пусть Y - (доля промышленности в ВВП страны, %) - зависимая переменная, а X -(добыча алмазов, тыс. кар.) - независимая переменная (категориальная). Провести первичную проверку неоднородной совокупности на наличие в ней грубых ошибок с использованием метода трех сигм.
24
Последовательность использования метода трех сигм следующая: а) Собрать информацию для анализа и представить её в виде таблицы. Найти интервал трех сигм для показателя Р где x - среднее значение показателя Р, определяемое как
n - число объектов в выборке; xi - значение показателя по i-y объекту; σ - среднеквадратическое отклонение, определяемое как
Среди данных по странам выявить те, которые не попадают в найденный интервал и удалить их. Определить тесноту линейной связи между переменными X и Y с помощью коэффициента корреляции Пирсона Формула коэффициента линейной корреляции Пирсона выглядит следующим образом:
Sx, Sy -вариация для переменных X и Y; Sxy - ковариация между переменными X и Y; xi, уi; - значения переменных х и у для объекта с номером i: хср, уср- средние арифметические для переменных X и Y. Оценить значимость коэффициента корреляции Значимость коэффициента корреляции показывает зависимость или независимость признаков. Если коэффициент незначим, то признаки х и у считаются независимыми. Для этого проверяется гипотеза Н0: ρ = 0. Для этого вычисляется tнабл.- и находится tтабл. по таблице t - распределения Стьюдента
25
tнабл - находится для определенного значения α (α = 10%, 5%, 2%, 1%) и υ=n-2 Если | tнабл | > tтабл, то гипотеза Н0 отвергается с вероятностью ошибки а. Если | tнабл | ≤ tтабл, то гипотеза Н0 не отвергается Интерпретировать результаты 3. Определить степень влияния добычи алмазов на удельный вес промышленности в ВВП страны с использованием дисперсионного анализа Разбить исходные данные на n групп для дисперсионного анализа. Результаты разбиения представить в табл. 8 и 9. Таблица 8 Категории независимой переменной X Категории X
Кол-во стран (m)
Таблица 9 Результаты разбиения Страна
…
Добыча алмазов, тыс. кар. (X) Категория I
…
Доля промышленности в ВВП страны, %. (Y)
…
Категория II …
…
…
3.2 Разложить полную вариацию зависимой переменной Полную вариацию Y, обозначенную SSy разложим на два компонента: SSy = SSмежду + SSвнутри, где SSмежду - это вариация переменной Y, связанная с различием средних между группами переменной X. Другими словами, это вариация между категориями переменной X, поэтому её также обозначают как SSx; SSвнутри - это вариация переменной Y, связанная с вариацией внутри каждой группы переменной X, её вычисляют, не учитывая фактор X и называют вариацией ошибки (SSошибки)
26
SSy = SSx + SSошибки,
где уi- отдельное наблюдение; y i - среднее для групп j; y - среднее для всей выборки (общая средняя); y ij - i-e наблюдение в j-й группе
3.3. Измерить эффект влияния переменной X на Y Идея разложения на две компоненты заключается в том, чтобы наглядно представить, и изучить различия в групповых средних. С помощью SSX можно определить силу влияния переменной х на у. Эффект влияния X на Y определяется по формуле:
где η2 - корреляционное отношение (О < η < 1) η2 равно 0, когда все групповые средние равны, т. е. переменная X не влияет на Y. η2 равно 1, когда внутри каждой группы переменной X изменчивость отсутствует, но имеется некоторая изменчивость между группами/ 3.4. Проверить значимость В однофакторном дисперсионном анализе проверяют нулевую гипотезу, утверждающую, что групповые средние в рассматриваемой совокупности равны: Н0: μ1 = μ2 = μ3 = μ4 В соответствии с нулевой гипотезой значения SSx и SSошибки зависят от одного источника вариации. Нулевую гипотезу можно проверить с помощью F-статистики, рассчитываемой как отношение между двумя оценками дисперсий:
F - статистика подчиняется F-распределению с числом степеней свободы df=(p-l) и (N-p). Таблица распределения F- статистики приводится в учебниках. Сравниваются Fтабл и Fрасч.
27
Например, если Fтабл(α;p-1;N-p)
Показатель
ВВП, млн. $ ВВП на душу населения, $/чел в год Доля городского населения, % Доля промышленности в ВВП, %
Таблица 11 Кластерная принадлежность
28
1 группа
2 группа
…
n группа
5. Проанализировать классификацию полученную в результате кластерного анализа групп алмазодобывающих стран с помощью дискриминантного анализа, проверить значимость Результаты дискриминантного анализа трёх групп представить в таблицах (табл. 12 - 20) Таблица 12 Среднее значение и среднеквадратичное отклонение независимых переменных Кластер Показатель
2 …
X1 Х2 X3 Х4 … …
n
…
1
Стандартное отклонение
Среднее арифметическое
Таблица 13 Объединённая межгрупповая корреляционная матрица Переменная X1 Х2 ХЗ X1 1 Х2 1 ХЗ 1 Х4
Х4
1
Таблица 14 Коэффициент Уилкса (U статистика), F критерий с двумя и 17 степенями свободы Переменная
Коэффициент Уилкса
Значение F Значимость
X1 Х2 ХЗ Х4
Таблица 15 Канонические дискриминантные функции 29
Функция
Собственное значение
Процент вариации
Кумулятивный процент
Каноническая корреляция
Таблица 16 Канонические дискриминантные функции Функция
Коэффициент Уилкса
Хи квадрат
Степени свободы
Значимость
Таблица 17 Нормированные коэффициенты канонической дискриминантной функции Показатель Функция X1 Х2 X3 Х4
Таблица 18 Ненормированные коэффициенты канонической дискриминантной функции Показатель Функция XI Х2 ХЗ Х4
Таблица 19 Канонические дискриминантные функции, оцененные по групповым средним (центроидам групп) Группа 1 2 … n
Функция
Таблица 20 Результаты классификации
30
Изначально Количество Группа
Предсказанная групповая принадлежность 1 2 …
1 2 .. n
n
ВЫПОЛНЕНИЕ МЕТОДИКИ АНАЛИЗА МИРОВОГО РЫНКА АЛМАЗОВ 1. Определение уравнения тренда, отражающего мировую динамику добычи алмазов с 1901 по 2005 и составление прогноза добычи алмазов на 10 лет для России и для мира в целом. 1.1. Построение графика суммарной мировой добычи алмазов во времени На основе статистических данных, представленных в табл. 1, был построен следующий график, описывающий развитие добычи алмазов (рис. 1).
160000
добыча алмазов, тыс. кар.
140000 120000 100000 80000 60000 40000 20000
2002
1998
1994
1990
1986
1982
1978
1974
1970
1966
1962
1958
1954
1950
1946
1942
1938
1934
1930
1926
1922
1918
1914
1910
1906
1902
0
года
Рис. 1. Мировая добыча алмазов (1902 - 2005)
1.2. Исключение случайной компоненты методом экспоненциального сглаживания и представление результатов на одном графике с исходными значениям 31
Исключим случайную компоненту, путем экспоненциального сглаживания (α=0,3). Получились следующие результаты (табл. 21). Таблица 21 Статистические данные по мировой добыче алмазов после экспоненциального сглаживания Год Тыс. кар. 1902 2787 1903 2975 1904 3681 1905 3673 1906 4207 1907 5071 1908 4623 1909 5579 1910 6096 1911 6023 1912 6138 1913 6529 1914 5734 1915 2506 1916 2754 1917 3415 1918 3409 1919 3566 1920 3756 1921 2550 1922 1757 1923 2815 1924 3576 1925 4112 1926 5291 1927 6792 1928 7425 1929 7435 1930 7500 1931 7224
Год Тыс. кар. 1932 6448 1933 4758 1934 6175 1935 6639 1936 6372 1937 8641 1938 10726 1939 11961 1940 12699 1941 10258 1942 9788 1943 9022 1944 10941 1945 13351 1946 11100 1947 10144 1948 10076 1949 12945 1950 14594 1951 16226 1952 17912 1953 19442 1954 20139 1955 20797 1956 22137 1957 24235 1958 27144 1959 26919 1960 27452 1961 33613
Год Тыс. кар. 1962 31922 1963 33145 1964 33625 1965 32584 1966 33568 1967 34371 1968 31006 1969 32194 1970 33910 1971 32970 1972 34207 1973 33810 1974 34658 1975 30555 1976 29324 1977 28944 1978 29034 1979 28821 1980 31765 1981 29947 1982 29866 1983 40244 1984 49000 1985 53352 1986 72648 1987 75476 1988 79673 1989 82171 1990 85496 1991 85707
Год Тыс. кар. 1992 87202 1993 88408 1994 91750 1995 93828 1996 97294 1997 99430 1998 95626 1999 95888 2000 94426 2001 96788 2002 107436 2003 119731 2004 138399 2005 145000
Представим исходные данные и данные, полученные методом экспоненциального сглаживания на одном графике (рис. 2).
32
160000 140000 Исходные данные
добыча алмазов, тыс. кар.
120000
Данные после экспоненциального сглаживания
100000 80000 60000 40000 20000
2002
1998
1994
1990
1986
1982
1978
1974
1970
1966
1962
1958
1954
1950
1946
1942
1938
1934
1930
1926
1922
1918
1914
1910
1906
1902
0
время
Рис. 2. Экспоненциально сглаженный ряд
В дальнейших расчетах будут использоваться именно эти данные, так как коэффициент α = 0,3, является наиболее усредненным, позволяющим с одной стороны, исключить часть случайных данных, и с другой стороны - не слишком сильно исказить исходные данные. На основе графического представления, можно проследить зависимость между спадами/подъемами в мировой добыче алмазов и основными событиями мировой политики, экономики, а также разведки и алмазодобычи: ¾ 1914-1918 гг.- Первая Мировая война и ее экономические и социальные последствия, сопровождающиеся спадом в добыче алмазов. ¾ 1913-1931 гг. - Начало добычи алмазов в Гане, открытие месторождений алмазов в Намакваленде, Кот-д'Ивуар, Сьерра Леоне, Либерии, ЦАР, что сопровождается ростом добычи алмазов. ¾ 1931-1937гг. - изменения в экономической структуре основных алмазодобывающих компаний, резкое падение добычи алмазов во всем мире. ¾ 1939-1945 - Вторая Мировая война. Экономические и социальные последствия войны компенсируются резким ростом использования технических алмазов. ¾ 1945-1960-открытие месторождений алмазов в Конго, Анголе, Якутии на территории Сибирской платформы. 33
¾ 1960 - 1980 - распад колониальной системы в Африке, вооруженные конфликты между Израилем и Египтом, Индией и Пакистаном, Израилем и Сирией -вызывают спады в добыче алмазов, компенсируемые открытием месторождений алмазов в Австралии и Венесуэле. ¾ 1980-2006 - относительно стабильный рост добычи алмазов в мире. Развитие уже существующих месторождений. 1.3. Определение коэффициентов уравнения тренда с помощью метода наименьших квадратов и выбор наилучшей функции для представления тенденции развития ряда динамики Представим уравнение тренда в виде полинома третьей степени, следующего вида: ) 2 3 y = а0 +a1t + a2t +a3t Непосредственное применение метода наименьших квадратов не требуется, так как проведенные преобразования в общем виде требуют лишь решения системы линейных уравнений с помощью матриц. Нахождение коэффициентов изложено в табл. 22, 23.
34
Таблица 22
Расчет коэффициентов регрессионного уравнения № 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34
Год: 1902 1903 1904 1905 1906 1907 1908 1909 1910 1911 1912 1913 1914 1915 1916 1917 1918 1919 1920 1921 1922 1923 1924 1925 1926 1927 1928 1929 1930 1931 1932 1933 1934 1935
у(сглаж) к1 2787 -51 2975 -50 3681 -49 3673 48 4207 -47 5071 46 4623 -45 5579 -44 6096 43 6023 -42 6138 -41 6529 -40 5734 -39 2506 -38 2754 -37 3415 -36 3409 -35 3566 -34 3756 -33 2550 -32 1757 -31 2815 -30 3576 -29 4112 -28 5291 -27 6792 -26 7425 -25 7435 -24 7500 -23 7224 -22 6448 -21 4758 -20 6175 -19 6639 -18
к2 2601 2500 2401 2304 2209 2116 2025 1936 1849 1764 1681 1600 1521 1444 1369 1296 1225 1156 1089 1024 961 900 841 784 729 676 625 576 529 484 441 400 361 324
кЗ -132651 -125000 -117649 -110592 -103823 -97336 -91125 -85184 -79507 -74088 -68921 -64000 -59319 -54872 -50653 46656 -42875 -39304 -35937 -32768 -29791 -27000 -24389 -21952 -19683 -17576 -15625 -13824 -12167 -10648 -9261 -8000 -6859 -5832
к4 6765201 6250000 5764801 5308416 4879681 4477456 4100625 3748096 3418801 3111696 2825761 2560000 2313441 2085136 1874161 1679616 1500625 1336336 1185921 1048576 923521 810000 707281 614656 531441 456976 390625 331776 279841 234256 194481 160000 130321 104976
к5 -345025251 -312500000 -282475249 -254803968 -229345007 -205962976 -184528125 -164916224 -147008443 -130691232 -115856201 -102400000 -90224199 -79235168 -69343957 -60466176 -52521875 -45435424 -39135393 -33554432 -28629151 -24300000 -20511149 -17210368 -14348907 -11881376 -9765625 -7962624 -6436343 -5153632 -4084101 -3200000 -2476099 -1889568
к6 17596287801 15625000000 13841287201 12230590464 10779215329 9474296896 8303765625 7256313856 6321363049 5489031744 4750104241 4096000000 3518743761 3010936384 2565726409 2176782336 1838265625 1544804416 1291467969 1073741824 887503681 729000000 594823321 481890304 387420489 308915776 244140625 191102976 148035889 113379904 85766121 64000000 47045881 34012224
35
y*к1 -142137 -148765 -180354 -176280 -197727 -233256 -208032 -245484 -262143 -252949 -251674 -261149 -223615 -95236 -101893 -122931 -119326 -121241 -123960 -81600 -54464 -84461 -103704 -115122 -142866 -176590 -185637 -178439 -172502 -158933 -135418 -95153 -117319 -119502
y*к2 7248987 7438250 8837337 8461456 9293157 10729782 9361445 10801294 11272159 10623877 10318620 10445943 8720980 3618973 3770040 4425528 4176427 4122178 4090686 2611211 1688384 2533834 3007425 3223419 3857395 4591328 4640920 4282526 3967544 3496525 2843774 1903056 2229064 2151038
у*кЗ -369698337 -371912500 -433029498 -406149894 -436778388 -493569990 -421265015 -475256929 -484702834 -446202853 -423063417 -417837732 -340118203 -137520992 -139491488 -159319009 -146174929 -140154068 -134992651 -83558756 -52339905 -76015016 -87215339 -90255722 -104149662 -119374528 -116022994 -102780631 -91253503 -76923545 -59719257 -38061122 -42352213 -38718692
у(расч) -322 335 954 1536 2082 2594 3074 3523 3942 4334 4699 5038 5355 5649 5922 6177 6414 6634 6840 7033 7215 7386 7548 7703 7853 7998 8141 8282 8424 8567 8713 8865 9022 9187
SSy 852755936 841793925 801359574 801822934 771841360 724589465 748900662 697477770 670428336 674252832 668253689 648225378 689339243 869233776 854692291 816486383 816796814 807871863 797080586 866653207 913978775 851099763 807297083 777153989 712763668 634892832 603366198 602901060 599706355 613293358 652318045 741546146 666377727 642621360
Sspaсч 1044004673 1001968415 963180086 927406400 894429408 864045425 836063991 810306887 786607190 764808372 744763444 726334146 709390177 693808477 679472542 666271794 654100989 642859672 632451671 622784649 613769679 605320883 597355106 589791634 582551956 575559578 568739867 562019955 555328677 548596554 641755824 534740518 527486572 519931995
SScл 9666354 6970654 7435698 4566212 4515539 6132805 2398539 4227487 4639231 2852012 2072883 2221043 143724 9875472 10038928 7628559 9025573 9415136 9511203 20100164 29786560 20888048 15777775 12901427 6561390 1455056 511577 717551 852834 1802635 5129631 16866527 8106646 6492101
№ 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63
Год: 1936 1937 1938 1939 1940 1941 1942 1943 1944 1945 1946 1947 1948 1949 1950 1951 1952 1953 1954 1955 1956 1957 1958 1959 1960 1961 1962 1963 1964
64 65 66 67 68 69 70
1965 1966 1967 1968 1969 1970 1971
у(сглаж) к1 6372 -17 8641 -16 10726 -15 11961 -14 12699 -13 10258 -12 9788 -11 9022 -10 10941 -9 13351 -8 11100 -7 10144 -6 10076 -5 12945 -4 14594 -3 16226 -2 17912 -1 19442 0 20139 1 20797 2 22137 3 24235 4 27144 5 26919 6 27452 7 33613 8 31922 9 33145 10 33625 11 32584 33568 34371 31006 32194 33910 32970
12 13 14 15 16 17 18
к2 289 256 225 196 169 144 121 100 81 64 49 36 25 16 9 4 1 0 1 4 9 16 25 36 49 64 81 100 121
кЗ -4913 -4096 -3375 -2744 -2197 -1728 -1331 -1000 -729 -512 -343 -216 -125 -64 -27 -8 -1 0 1 8 27 64 125 216 343 512 729 1000 1331
к4 83521 65536 50625 38416 28561 20736 14641 10000 6561 4096 2401 1296 625 256 81 16 1 0 1 16 81 256 625 1296 2401 4096 6561 10000 14641
к5 -1419857 -1048576 -759375 -537824 -371293 -248832 -161051 -100000 -59049 -32768 -16807 -7776 -3125 -1024 -243 -32 -1 0 1 32 243 1024 3125 7776 16807 32768 59049 100000 161051
к6 24137569 16777216 11390625 7529536 4826809 2985984 1771561 1000000 531441 262144 117649 46656 15625 4096 729 64 1 0 1 64 729 4096 15625 46656 117649 262144 531441 1000000 1771561
y*к1 -108329 -138264 -160897 -167453 -165093 -123091 -107670 -90222 -98473 -106810 -77699 -60863 -50380 -51781 -43781 -32453 -17912 0 20139 41594 66410 96939 135721 161516 192163 268907 287297 331449 369877
y*к2 1841595 2212222 2413451 2344343 2146212 1477086 1184368 902225 886259 854480 543894 365175 251901 207125 131342 64905 17912 0 20139 83187 199231 387757 678604 969096 1345138 2151254 2585674 3314487 4068645
у*кЗ -31307121 -35395546 -36201759 -32820803 -27900758 -17725036 -13028045 -9022249 -7976335 -6835836 -3807256 -2191053 -1259504 -828500 -394027 -129810 -17912 0 20139 166375 597692 1551029 3393019 5814578 9415969 17210031 23271067 33144871 44755090
у(расч) 9361 9546 9743 9954 10179 10422 10682 10962 11263 11587 11935 12308 12708 13137 13596 14086 14609 15167 15760 16391 17061 17771 18523 19319 20159 21046 21981 22965 23999
SSy 656214440 545105497 452095519 401122826 372084999 472255531 492876494 527470970 442997696 347365454 436355017 477213782 480177667 362661617 302599683 248462944 198170426 157424201 140433251 125263677 97066383 60126963 23472445 25701257 20586019 2638532 4500 1336071 2677072
Sspaсч 512017070 503684609 494880245 485552773 475654530 465141826 453975415 442121009 429549841 416239267 402173418 387343889 371750479 355401974 338316966 320524733 302066144 282994625 263377155 243295319 222846395 202144493 181321732 160529464 139939546 119745649 100164614 81437858 63832813
SScл 8933455 818257 967009 4028896 6350403 26993 799456 3763842 103637 3112402 696975 4683629 6928080 36699 996008 4581728 10908147 18280447 19170782 19411083 25763880 41778060 74317139 57765800 53179431 157934299 98826354 103636028 92654487
144 169 196 225 256 289 324
1728 2197 2744 3375 4096 4913 5832
20736 28561 38416 50625 65536 83521 104976
248832 371293 537824 759375 1048576 1419857 1889568
2985984 4826809 7529536 11390625 16777216 24137569 34012224
391010 436378 481200 465094 515104 576465 593457
4692117 5672915 6736807 6976404 8241657 9799901 10682218
56305408 73747895 94315295 104646057 131866508 166598314 192279917
25086 26227 27423 28676 29987 31358 32790
354219 2491850 5676202 965790 42019 3689113 962012
47644422 33196667 20844151 10973717 4006120 397732 642299
56214862 53878745 48274950 5428499 4868713 6509471 32180
36
№ 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104
Год: 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 Сумм А:
у(сглаж) к1 34207 19 33810 20 34658 21 30555 22 29324 23 28944 24 29034 25 28821 26 31765 27 29947 28 29866 29 40244 30 49000 31 53352 32 72648 33 75476 34 79673 35 82171 36 85496 37 85707 38 87202 39 88408 40 91750 41 93828 42 97294 43 99430 44 95626 45 95888 46 94426 47 96788 48 107436 49 119731 50 138399 51 145000 52 3326854 52
к2 361 400 441 484 529 576 625 676 729 784 841 900 961 1024 1089 1156 1225 1296 1369 1444 1521 1600 1681 1764 1849 1936 2025 2116 2209 2304 2401 2500 2601 2704 93756
кЗ 6859 8000 9261 10648 12167 13824 15625 17576 19683 21952 24389 27000 29791 32768 35937 39304 42875 46656 50653 54872 59319 64000 68921 74088 79507 85184 91125 97336 103823 110592 117649 125000 132651 140608 140608
к4 130321 160000 194481 234256 279841 331776 390625 456976 531441 614656 707281 810000 923521 1048576 1185921 1336336 1500625 1679616 1874161 2085136 2313441 2560000 2825761 3111696 3418801 3748096 4100625 4477456 4879681 5308416 5764801 6250000 6765201 С7311616 152175348
к5 2476099 3200000 4084101 5153632 6436343 7962624 9765625 11881376 14348907 17210368 20511149 24300000 28629151 33554432 39135393 45435424 52521875 60466176 69343957 79235168 90224199 102400000 115856201 130691232 147008443 164916224 184528125 205962976 229345007 254803968 282475249 312500000 345025251 380204032 380204032
к6 47045881 64000000 85766121 113379904 148035889 191102976 244140625 308915776 387420489 481890304 594823321 729000000 887503681 1073741824 1291467969 1544804416 1838265625 2176782336 2565726409 3010936384 3518743761 4096000000 4750104241 5489031744 6321363049 7256313856 8303765625 9474296896 1077921532 1223059046 1384128720 1562500000 1759628780 1977060966 2,94115Е+11
37
y*к1 649930 676201 727827 672204 674443 694668 725861 749355 857663 838521 866110 1207325 1518989 1707280 2397395 2566188 2788539 2958162 3163354 3256855 3400882 3536325 3761743 3940757 4183623 4374901 4303173 4410840 4438038 4645819 5264382 5986546 7058363 7540000 94981947
y*к2 12348670 13524021 15284361 14788487 15512194 16672023 18146528 19483222 23156904 23478597 25117186 36219741 47088661 54632954 79114051 87250377 97598851 106493823 117044089 123760496 132634416 141453015 154231482 165511802 179895803 192495647 193642794 202898630 208587799 222999331 257954727 299327278 359976510 392080000 4,332Е+09
у*кЗ 234624731 270480421 320971589 325346709 356780453 400128564 453663212 506563761 625236402 657400716 728398387 1086592242 1459748488 1748254528 2610763691 2966512810 3415959781 3833777613 4330631310 4702898830 5172742218 5658120595 6323490742 6951495679 7735519522 8469808464 8713925711 9333336971 9803626560 1,0704Е+10 1,264Е+10 1,4966Е+10 1,8359Е+10 2,0388Е+10 1,6943Е+11
у(расч) 34285 35844 37469 39161 40921 42752 44654 46630 48680 50806 53010 55293 57656 60102 62630 65245 67945 70734 73612 76581 79642 82797 86048 89396 92842 96388 100036 103786 107641 111601 115669 119846 124133 128532
SSy 4918890 3316287 7125860 2057103 7104185 9268980 8729304 10034016 50035 4168927 4507673 68147864 289362621 456399517 1653183808 1891129548 2273720579 2518250614 2863005757 2885594431 3048489632 3183120391 3571359808 3824008362 4264688233 4548232445 4049678685 4083061259 3898424079 4198899875 5692308060 7698645616 1132314944 1277148948 1,24241Е+11
Sspaсч 5272742 14862999 30029913 51435164 79787247 115843488 160412116 214354365 278586632 354082672 441875842 543061386 658798763 790314027 938902241 1105929942 1292837649 1501142412 1732440412 1988409597 2270812369 2581498311 2922406963 3295570632 3703117264 4147273338 4630366827 5154830181 5723203376 6338136989 7002395329 7718859606 8490531146 9320534653 1,1852Е+11
SScл 6145 4137923 7899050 74064814 134507537 190648746 243982214 317142574 286103682 435092862 535643402 226457519 74933494 45549209 100357346 104685523 137534129 130818582 141240573 83286479 57154925 31479976 32507832 19638247 19814400 9249247 19445569 62383300 174622882 219439739 67781140 13251 203524750 271198276 5,719Е+09
Таблица 23 Расчет коэффициентов регрессионного уравнения МАТРИЦА А
МАТРИЦА Б
104
52
93756
140608
3326854,454
52
93756
140608
1,5Е+08
94981947,39
93756
140608
2Е+08
3,8Е+08
4331638757
140608
2Е+08
4Е+08
2,9Е+11
1,6943Е+11
МАТРИЦА А-1
МАТРИЦА РЕШЕНИЙ X
0,021647958
-2Е-05
-1Е-05
1,7Е-08
15166,54105
-2,00086Е-05
7Е-05
4Е-08
-3,5Е-08
575,3277967
-1,33621Е-05
4Е-08
1Е-08
-3,2Е-11
17,96960884
1,72764Е-08
-ЗЕ-08
-ЗЕ-11
2,1Е-11
0,247912583
Окончательное уравнение тренда выглядит следующим образом: у = 15166,541 + 575,327*X+17,969 * Х2 +0,248*X3 SSy = l,24241E+ll SSтр = 1,1852E+11 SSсл = 5,719E+09 Коэффициент детерминации R2 для данного уравнения, составляет 0,95, что свидетельствует высокой степени соответствия исходных значений - значениям расчетным. Представим графически полученное уравнение тренда (рис. 3).
38
160000
добыча алмазов, тыс. кар.
140000 120000 100000 80000 60000 40000 20000
2002
1998
1994
1990
1986
1982
1978
1974
1970
1966
1962
1958
1954
1950
1946
1942
1938
1934
1930
1926
1922
1918
1914
1910
1906
1902
0
года
Рис. 3. Уравнение тренда мировой добычи алмазов
1.4. Проверка значимости уравнения тренда и его коэффициентов Для проверки значимости уравнения тренда, сформулируем: ¾ нулевую гипотезу: коэффициент детерминации равен нулю ¾ альтернативную гипотезу: коэффициент детерминации больше нуля. Но: R2=0; H1: R2>0 Рассчитаем F-статистику по формуле: F=
SS пр / k − 1 SS сл /( N − k )
где k - число параметров уравнения тренда N - число уровней ряда динамики. df1 = 51 df2 = 52 F = 21,12 Сравним расчетное значение F-статистики с табличным значением по распределению Фишера, равным 1,53. Fрасч = 21,12 > F0,05; 51; 52 = 1,53, следовательно, уравнение тренда значимо. 39
1.5. Прогноз добычи алмазов на 10 лет для России и для мира в соответствии с полученным уравнением тренда До 2003 года данные по добыче алмазов СССР, и впоследствии Россией, были засекречены. Тем не менее, в соответствии с условиями Кимберлийского процесса (организация, созданная для борьбы с так называемыми "конфликтными алмазами", то есть алмазами, которые использовались повстанческими движениями в Африке для военных действий), Россия рассекретила статистику по добыче, экспорту, импорту алмазов, что позволило рассмотреть мировой алмазный рынок с новой стороны (табл. 24). Таблица 24 Россия на мировом рынке добычи алмазов Год 2003 2004 2005 2006
Добыча алмазов, тыс. кар. Совокупная по миру Россия Доля России, % 158019 33019 20,90 185266 38866 20,98 183001 38001 20,77 188360 38360 20,37
Из имеющихся данных - видно, что по добыче алмазов Россия является мировым лидером (на втором месте - Австралия, на третьем Ботсвана). Оценивая долю России в мировой добыче алмазов как 20,75%, в соответствии с полученным уравнением тренда, были составлены следующие прогнозы (табл. 25, 26). Таблица 25 Прогноз развития мирового рынка добычи алмазов Год 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Добыча алмазов, тыс. кар. 177888 184003 190268 196687 203261 209991 216880 223930 231142 238518 246061
40
Таблица 26 Прогноз развития алмазодобывающей отрасли в России Год 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Добыча алмазов, тыс. кар. 38368 39687 41038 42423 43841 45292 46778 48299 49854 51445 53072
2. Определение тесноты связи показателя, описывающего добычу алмазов в натуральном выражении и показателя доли промышленности в ВВП страны для алмазодобывающих стран. 2.1. Определение зависимой и независимой переменных Пусть Y - (доля промышленности в ВВП страны, %) - зависимая переменная, а X -(добыча алмазов, тыс. кар.) - независимая переменная (категориальная). 2.2. Первичная проверка неоднородной совокупности на наличие в негрубых ошибок с использованием метода трех сигм В ходе исследования, была проведена первичная проверка неоднородной совокупности на наличие в ней грубых ошибок с использование метода трех сигм. Для обоих показателей был найден интервал трех сигм, среднеквадратичное отклонение и среднее (табл. 27). Таблица 27 Основные статистические показатели
13121
Нижний Верхний интервал интервал показателей для показателей для метода трех сигм метода трех сигм -31161 47567
14
-9,78
Стандартное Среднее отклонение
Добыча алмазов, тыс. 8203 кар. Промышленность(% 33,7 от ВВП)
41
77,1
В ходе базового анализа не было найдено данных, не удовлетворяющих правилу трех сигм, следовательно, можно сделать вывод, что в данной совокупности данных не наблюдается наличие грубых ошибок. 2.3. Определение тесноты линейной связи между переменными X и Y с помощью коэффициента корреляции Пирсона Для определения тесноты линейной связи между переменными X и Y, были рассчитаны показатели, представленные в табл. 28. Таблица 28 Вычисление корреляции между показателями Х и Y Добыча алмазов, тыс. кар. (Х) Австралия 40000 Россия 38000 Ботсвана 31900 Конго 31500 ЮАР 15160 Канада 12300 Ангола 6200 Габон 5100 Намибия 1900 КНР 1060 Гана 1013 Бразилия 900 Сьерра692 Леоне Гвинея 548 Гайана 357 Зимбабве 355 ЦАР 353 Индия 343 Кот300 д'Ивуар Лесото 298 Танзания 244 Венесуэла 115 Либерия 30
Промышленность (% от ВВП) (Y)
(Х-Хср)
(Y-Ycp)
(Х-Хср)2
27 38 53 46 30 31 74 58 24 47 23 38 24
31797,05 29797,05 23697,05 23297,05 6957,048 4097,048 -2002,95 -3102,95 -6302,95 -7142,95 -7189,95 -7302,95 -7510,95
-6,652173913 4,347826087 19,34782609 12,34782609 -3,652173913 -2,652173913 40,34782609 24,34782609 -9,652173913 13,34782609 -10,65217391 4,347826087 -9,652173913
10110522 88786405 56155007 54275243 48400514 16785801 4011817 9628312 39727206 51021766 51695412 53333110 56414403
44 19 374 152 13 7 1628 593 93 178 113 19 93
-211519,4921 129552,3819 458486,3601 287667,8949 -25408,34858 -10866,08336 -80814,76597 -75550,13989 60837,19055 -95342,88336 76588,62098 -31751,96597 72497,01664
36 24 22 21 27 26
-7654,95 -7846,05 -7847,95 -7849,95 -7859,95 -7902,95
2,347826087 -9,652173913 -11,65217391 -12,65217391 -6,652173913 -7,652173913
58598293 61560535 61590353 61621749 61778848 62456653
6 93 136 160 44 59
-17972,49641 75731,46011 91445,70359 99318,96011 52285,76881 60474,76446
22 18 50 15
-7904,95 -7958,95 -8087,95 -8172,95
-11,65217391 -15,65217391 16,34782609 -18,65217391
62488269 63344920 65414970 66797147
136 245 267 348
92109,8775 124574,9036 -132220,4355 152443,3253
(Y-Ycp)2 (Y-Ycp)'(X-Xcp)
Вариация переменной X (Sx) = 3959888902. Вариация переменной Y (Sy) = 4821. Среднее арифметическое для переменной X (хср) = 8203. Среднее арифметическое для переменной Y (уср) = 33,65. Ковариация между переменными X и Y (Sxy) = 1152568 42
В соответствии с формулой
корреляции Пирсона равен:
2.4. Оценка значимости коэффициента корреляции Проверим значимость полученного коэффициента корреляции: Примем нулевую гипотезу Н0: коэффициент корреляции равен нулю, то есть, признаки X и Y - независимы. Тогда, альтернативная гипотеза Hi: коэффициент корреляции не равен нулю, то есть, признаки X и Y имеют некоторую связь. В соответствии с формулой, t набл =
0,26 1 − 0,26 2
⋅ 23 − 2 = 5,74
Табличное значение распределения Стьюдента с вероятностью ошибки 5%, равняется 1,72. |15,74|>1,72, следовательно, нулевая гипотеза отвергается, и принимается альтернативная гипотеза о том, что признаки X и Y имеют связь. 2.5. Интерпретация результатов Было обнаружено наличие слабой связи между показателями Х(добыча алмазов, тыс. кар.) и Y (доля промышленности в ВВП страны, %). 3. Определение степени влияния добычи алмазов на удельный вес промышленности. 3.1. Разбиение исходных данных на n групп для дальнейшего дисперсионного анализа Разобьем общую выборку данных на 3 категории по независимой переменной X (табл. 29). Таблица 29 Категории независимой переменной X Категории X Кол-во стран (m) 15000-50000 5 1000-14999 6 999 12
43
Таким образом, размер общей выборки равен: N=m1+m2+m3, или N= 5+6+12=23. В выбранные категории попали следующие страны (табл. 30). Таблица 30 Результаты разбиения Страна
Австралия Россия Ботсвана Конго ЮАР Канада Ангола Габон Намибия КНР Гана Бразилия Сьерра-Леоне Гвинея Гайана Зимбабве ЦАР Индия Кот-д'Ивуар Лесото Танзания Венесуэла Либерия
Добыча алмазов, Промышленность (% от тыс. кар.-(X) ВВП)-(Y) I категория 40000 27 38000 38 31900 53 31500 46 15160 30 II категория 12300 31 6200 74 5100 58 1900 24 1060 47 1013 23 III категория 900 38 692 24 548 36 357 24 355 22 353 21 343 27 300 26 298 22 244 18 115 50 30 15
Разложение полной вариации Полную вариацию Y (SSy) разложим на два компонента: SSy = SSмежду + SSвнутри, где SSмежду - это вариация переменной Y, связанная с различием средних между группами переменной X. Другими словами, это вариация между категориями переменной X, поэтому её также обозначают как SSx;
44
SSвнутри - это вариация переменной Y, связанная с вариацией внутри каждой группы переменной X, её вычисляют, не учитывая фактор X и называют вариацией ошибки (SSошибки)Таким образом, формула приобретает вид:
Расчет SSy уже представлен ранее. SSy = 4821. Расчет SSX представим в табл. 31. Таблица 31 Вычисление вариации между группами переменной X Категории X 15000-50000 1000-14999 999
Кол-во стран Ycp(rp) Ycp(rp)-Ycp (т) 5 38,8 5,1 6 42,8 9,2 12 26,9 -6,7
(Ycp(rp)Ycp)^2 26,5 84,3 45,4
m*(Ycp(гp)-Ycp)^2
132,5 505,8 544,4
Таким образом,
Зная полную и межгрупповую вариации, можно вычислить внутригрупповую или вариацию ошибки: SSошибки = SSy - SSX = 4821 - 1183 = 3639. Измерение эффекта влияния переменной X на Y Эффект влияния переменной X напеременную Y определяется с помощью корреляционного отношения по формуле:
где η2 - корреляционное отношение (0< η2 <1). Следовательно, эффект влияния добычи страною алмазов на долю промышленности в ВВП страны равен: 45
Данное корреляционное отношение характеризует слабый эффект добычи страною алмазов на долю промышленности в ВВП страны. Проверка значимости Для выполнения задания необходимо также проверить нулевую гипотезу, утверждающую, что групповые средние в рассматриваемой совокупности равны: В соответствии с нулевой гипотезой значения SSX и SSошибки зависят от одного источника вариации. Нулевую гипотезу можно проверить с помощью F-статистики, рассчитываемой как отношение между двумя оценками дисперсий (межгрупповой и внутригрупповой):
F-статистика подчиняется F-распределению с числом степеней свободы df1=(p-l) и df2=(N-p). В данном случае число степеней свободы равно: df1=(p-l)=(3-l)=2 и df2=(N-p)=(23-3)=20 Таким образом, = 3,81 Fтабл(α; р-1; N-p) = Fтабл(0,05; 2; 20) = 3,49 3,49 < 3,81 Fтабл(0,05;3;115)
46
4. Разделение алмазодобывающих стран на группы на основе показателей ВВП, ВВП на душу населения, доли промышленности в ВВП, доля городского населения, и последующее исследование полученных групп на предмет существования значимых различий между ними, определение факторов вносящих наибольший вклад в межгрупповые различия, и определение дискриминантных функций Имеется 23 алмазодобывающие стран мира, для каждой из которых известны следующие показатели: X1 - Доля промышленности в ВВП страны; Х2 - ВВП страны, млн. $; ХЗ - ВВП на душу населения, $/чел в год; X4 - Доля населения, живущего в городах, %. Алмазодобывающие страны разбиваются на несколько групп с помощью кластерного анализа методом k-средних в соответствии с выделенными показателями. В дальнейшем нео6ходимо выяснить, действительно ли алмазодобывающие страны различаются с точки их ВВП, ВВП на душу населения, доли населения, живущего в городах и доли промышленности в ВВП. В терминах дискриминантного анализа необходимо выполнить следующие операции: − определить дискриминантные функции, которые наилучшим образом отличают группы переменных, − проверить существование значимых различий между группами, − определить факторы, вносящие наибольший вклад в межгрупповые различия. 4.1. Проверка неоднородной совокупности на наличие в ней грубых ошибок с использованием метода трех сигм. В ходе исследования, была проведена первичная проверка неоднородной совокупности на наличие в ней грубых ошибок с использование метода трех сигм. Для обоих показателей был найден интервал трех сигм, среднеквадратичное отклонение и среднее (табл. 32)
47
Таблица 32 Основные статистические показатели Среднее
Промышленность(% от ВВП) ВВП, млн. $ ВВП на душу населения, $ Городское население(%от общего населения)
33,7
Стандарт. Нижний интервал Верхний интервал Отклоне- показателей для метода показателей для ние трех сигм метода трех сигм
14
219050,09 342854,4
-9,78
77,1
-809513,
1247613
4624,78
8894,2
-22057
31307
52,74
21,6
-11,9
117,4
В ходе базового анализа не было найдено данных, не удовлетворяющих правилу трех сигм, следовательно, можно сделать вывод, что в данной совокупности данных не наблюдается наличие грубых ошибок. 4.2. Проведение кластерного анализа методом k-средних по указанным показателям. Кластерный анализ методом k-средних используется здесь для того, чтобы выделить различные кластеры, расположенные на возможно большем расстоянии друг от друга. C вычислительной точки, этот метод, выглядит как дисперсионный анализ «наоборот». Программа начинает с k случайно выбранных кластеров, а затем изменяет принадлежность объектов к ним, чтобы: (1) - минимизировать изменчивость внутри кластеров (2) - максимизировать изменчивость между кластерами. Аналогия с дисперсионным анализом приведена потому, что критерий значимости в дисперсионном анализе сравнивает межгрупповую изменчивость с внутригрупповой при проверке гипотезы о том, что средние в группах отличаются друг от друга. В кластеризации методом k средних программа перемещает объекты (т.е. наблюдения) из одних групп (кластеров) в другие для того, чтобы получить наиболее значимый результат при проведении дисперсионного анализа. Кластерный анализ методом k-средних, был осуществлен с помощью программного пакета статистического анализа, SPSS 13.0: 48
¾ В меню были выбраны закладки: Analyze - Classify - K-means cluster. ¾ Переменные "GDP", "GDIpc", "industry", "urban" - были помещены в поле тестируемых переменных, а текстовая переменная "country" - была использована для маркировки наблюдений. ¾ Было проведено несколько опытных расчетов, в ходе которых выяснилось, что наиболее адекватное разбиение происходит при установке двух кластеров. Соответственно, в поле количества кластеров, было введено 2. ¾ Через выключатель Iterate, было установлено число итераций равное 99. ¾ Через выключателю Save было активировано сохранение дополнительных переменных, фиксирующих принадлежность наблюдений к кластеру. ¾ С нажатием выключателя Ok, были осуществлены расчеты Получились следующие результаты (табл. 33) Таблица 33 Информация о кластерных центрах Final Cluster Centers Cluster 1 2 ВВП, млн. $ 842360 45909 ВВП на душу населения, $/чел в год 14890 1773 Доля городского населения, % 71 48 Доля промышленности в ВВП, % 32 35
Из полученных результатов видно, в первый кластер попали алмазодобывающие страны с высокой долей городского населения, ВВП и ВВП на душу населения. Доля промышленности в ВВП - незначительно ниже, чем у алмазодобывающих стран, попавших во второй кластер, которые характеризуются низкой долей городского населения, и невысокими показателями ВВП и ВВП на душу населения. Результаты кластерной принадлежности представлены в табл. 34
49
Таблица 34 Кластерная принадлежность 1 кластер
1) Бразилия 2) Россия 3) Канада 4) Австралия 5) Индия
2 кластер
1) Ангола 2) Ботсвана 3) Конго 4) Гвинея 5) ЮАР 6) Кот-д'Ивуар 7) Намибия 8) Гайана 9) Сьерра Леоне 10) Гана 11) 3имбабве 12) ЦАР 13) Танзания 14) Либерия 15) Индонезия 16) Лесото 17) Габон 18) Венесуэла
Присвоим кластеру 1 - условное обозначение "Богатые страны", а кластеру 2 - "Бедные страны". 5. Анализ полученных в результате кластерного анализа групп алмазодобывающих стран, с использованием дискриминантного анализа Дискриминантный анализ по двум группам стран, был осуществлен с помощью программного пакета статистического анализа, SPSS 13.0: • В меню были выбраны закладки: Analyze - Classify Discriminant. • Переменная "category", содержащая номер присвоенной категории для каждой страны, была помещена в поле, предназначенное для групповых переменных. • После щелчка по выключателю Define Range, были введены минимальное и максимальное значения этой переменной: 1 и 2.
50
• Переменным X1, Х2, ХЗ, Х4 был присвоен статус независимых переменных. В качестве метода анализа, был оставлен метод "Enter independents together (Одновременный учет всех независимых переменных), при котором в анализе одновременно участвуют все независимые переменные. • После щелчка по выключателю Statistics, были активированы опции: Means, Univariate ANOVAs, Unstandardized Function Coefficients и Within-groop Correlation Matrice. • Через выключатель Classify был сделан дополнительно запрос на вывод результатов для отдельных наблюдений (Casewise results) и сводной таблицы (Summary table). • С нажатием выключателя Ok, были осуществлены расчеты. Результаты анализа приведены ниже, с добавлением необходимых комментариев. В табл. 35 приводятся средние значения, стандартные отклонения, количество наблюдений для каждой группы в отдельности и суммарные показатели для всех трех групп. Таблица 35 Среднее значение и среднеквадратичное отклонение независимых переменных Group Statistics Cluster Number of Case 1 ВВП на душу населения, $/чел в год Доля городского населения, %
Std. Deviation
14890,00
16458,349
5
5,000
70,80
24,015
5
5,000
32,42
5,557
5
5,000
842359,60
154455,393
5
5,000
1773,33
1920,515
18
18,000
47,72
19,256
18
18,000
35,34
16,333
18
18,000
45908,56
86100,489
18
18,000
4624,78
9094,050
23
23,000
52,74
22,048
23
23,000
34,71
14,604
23
23,000
219050,09
350559,905
23
23,000
Доля промышленности в ВВП, % ВВП,млн $ 2 ВВП на душу населения, $/чел в год Доля городского населения, % Доля промышленности в ВВП, % ВВП, млн $ Total ВВП на душу населения, $/чел в год Доля городского населения, % Доля промышленности в ВВП, % ВВП,млн $
Valid N (listwise) Unweighte Weighted
Mean
51
Из таблицы можно увидеть, какая переменная имеет самое большое среднеквадратическое отклонение внутри для всех трёх групп. Это переменная Х2 - ВВП страны. Далее следует корреляционная матрица между всеми переменными, в которой приводятся коэффициенты, усредненные для всех трех групп (табл. 36). Таблица 36 Объединённая межгрупповая корреляционная матрица Pooled Within-Groups Matrices
Correlation
ВВП на душу населения, $/чел в год Доля городского населения, % Доля промышленности в ВВП, % ВВП млн. $
Доля промышл енности в ВВП, %
ВВП на душу населения, $/чел в год
Доля городского населения, %
1,000
,417
,044
,353
,417
1,000
,466
,254
,044
,466
1,000
,169
,353
,254
,169
1,000
ВВП,млн $
Как видно из матрицы, существует некоторая связь между долей промышленности в ВВП и долей городского населения в стране, а также между долей городского населения и ВВП на душу населения. Тем не менее, коэффициенты корелляции (0,466 и 0,417) - сравнительно невелики, и нельзя сделать вывод о наличии мультиколлинеарности. Затем проводится тест, насколько значимо различаются между собой переменные в обеих группах; наряду с тестовой величиной, в качестве которой служит Лямбда Уилкса ("Wilks-Lambda"), применяется также и простой дисперсионный анализ (табл. 37) Видно, что наиболее значимыми показателями являются ВВП и ВВП на душу населения. Для показателя, характеризующего долю городского населения, также проявляется большая тенденция к значимости. Показатель доли промышленности в ВВП - незначим, и практически не влияет на отнесение страны к той или иной группе.
52
Таблица 37 Коэффициент λ Уилкса (U статистика), F критерий с двумя и 17 степенями свободы Tests of Equality of Group Means Wilks' F df1 df2 Lambda
Sig.
ВВП на душу населения, $/чел в год
,630
12,334
1
21
,002
Доля городского населения, %
,805
5,083
1
21
,035
Доля промышленности в ВВП, %
,993
,151
1
21
,702
ВВП, млн $
,082
235,382
1
21
,000
Следующими шагами являются расчёт и анализ коэффициентов дискриминантной функции. Значения этой функции должны как можно отчётливей разделять обе группы. Мерой удачности этого разделения служит корреляционный коэффициент между рассчитанными значениями дискриминантной функции и показателем принадлежности к группе (табл. 38, 39). Таблица 38 Канонические дискриминантные функции Eigenvalues
Canonical Correlation 1 11,861a 100,0 100,0 ,960 a. First 1 canonical discriminant functions were used in the analysis. Function Eigenvalue % of Variance Cumulative %
Таблица 39 Wilks' Lambda
Test of Function(s)
Wilks' Chi-square Lambda 1 ,078 48,530
df
Sig. 4
,000
Судя по значению коэффициента, равному 0,96, корреляция - очень высокая. При помощи Лямбда Уилкса производится тест на то, значимо ли 53
в обеих группах отличаются друг от друга средние значения дискриминантной функции; По полученным результатам можно сделать вывод о значимом различии. Значение, выводимое под именем "Eigenvalue" (Собственное значение), соответствует отношению суммы квадратов между группами к сумме квадратов внутри групп. Большое собственное значения (11,861) указывает на удачно подобранную дискриминантную функцию. Следующая табл. 40 дает представление о том, как сильно отдельные переменные, применяемые в дискриминантной функции, коррелируют со стандартизированными значениями этой дискриминантной функции. При этом корреляционные коэффициенты были рассчитаны в обеих группах по отдельности и затем усреднены: Таблица 40 Нормированные коэффициенты канонической дискриминантной функции Standardized Canonical Discriminant Function Coefficients Function 1 ВВП на душу -.157 населения, $/чел в год Доля городского ,040 населения, % Доля -,214 промышленности в ВВП, % ВВП, млн $ 1,053
Необходимо отметить сильную корреляцию показателя, характеризующего ВВП страны, а также, небольшую обратную корреляцию показателя доли промышленности в ВВП страны. И в заключение, приводятся сами коэффициенты дискриминантной функции (табл. 41). Здесь речь идёт о нестандартизированных коэффициентах — это множители при заданных значениях переменных, входящих в дискриминантную функцию. Стандартизированные коэффициенты, которые приводились ранее, основаны на стандартизированных значениях переменных, получаемых с помощью z-преобразования.
54
Таблица 41 Ненормированные коэффициенты канонической дискриминантной функции Canonical Discriminant Function Coefficients Function 1 ВВП на душу населения, $/чел в год -,002
Доля городского населения, % Доля промышленности в ВВП, % ВВП,млн $ (Constant)
,002 -,014 ,001 -1,755
Unstandardized coefficient
Далее приводятся средние значения дискриминантной функции во всех группах (нестандартизированные канонические дискриминантные функции, которые оцениваются по групповым средним значениям) (табл. 42). Таблица 42 Канонические дискриминантные функции, оцененные по групповым средним (центроидам групп) Functions at Group Centroids
Cluster Number of Case 1 2
Function 1 6,244 -1,734 Unstandardized canonical discriminant functions evaluated
В завершении приводится классификационная табл. 43 указанием достигнутой точности прогнозирования. Значение этой точности равно 100%. Таблица 43 Результаты классификации Classification Resultsa
Predicted Group Membership 1 2 Original Count 1 5 0 2 0 18 % 1 100,0 ,0 ,0 2 100,0 a. 100,0% of original grouped cases correct у classified. Cluster Number of Case
55
Total 5 18 100,0 100,0
ВЫВОДЫ В результате исследования, были выявлены основные потребительские свойства алмаза. Алмаз представляет собой абсолютно уникальный товар. С одной стороны, он имеет высокую ценность как предмет роскоши, выступая в качестве бриллианта. С другой стороны, алмаз, как и золото, выполняет функции сокровища и средства накопления. Кроме того, алмазы широко используются в промышленности в технических целях. Также, были исследованы основные этапы освоения и развития рынка алмазов. За несколько столетий, рынок алмазов вырос в несколько сотен раз, что связано с обнаружением большого количества новых месторождений, а также, открытием и внедрением в производство передовых технологий. Кроме того, была собрана информация по основным алмазодобывающим странам, описывающая их демографическое, экономическое и политическое состояние. Как выяснилось, большинство алмазодобывающих стран - сосредоточены на Африканском континенте, и представляют собой бывшие колонии развитого Запада, такие как Ботсвана, Ангола, Намибия, Конго, Сьерра-Леоне, и т.д. Эти страны характеризуются низким уровнем экономического и социального развития, а также политической нестабильностью. Исключением на Африканском континенте является Южно-Африканская Республика, где ситуация на несколько порядков лучше. Также, в исследовании были представлены такие страны, как Канада и Австралия, отличающиеся развитой экономикой и высоким уровнем социального развития. В ходе проведённого анализа временных рядов и регрессионного анализа, была выделена расчетная динамика изменения суммарного мирового ВВП за 104 года, которая отражает сложное изменение показателя: постоянное возрастание (на 5200%) на протяжение 104 лет, причем наблюдается сильное увеличение темпов роста в последние 20 лет. Полученное уравнение тренда, выглядит следующим образом: y = 15166,541 + 575,327*X + 17,969*X2+0,248*X3 В соответствии с проведенными прогнозами, в течение последующих десяти лет, при соблюдении прочих равных условий, ожидается увеличение как мирового, так и российского рынка добычи алмазов более чем на 60 процентов. После проведения корреляционного анализа, было обнаружено наличие слабой связи (р=0.26) между показателями добычи алмазов в натуральном выражении и доли промышленности в ВВП для алмазодобывающих стран. В ходе дисперсионного анализа, было выявлено слабое влияние (η2 =0,245) показателя, описывающего добычу алмазов в натуральном 56
выражении на показатель доли промышленности в ВВП для алмазодобывающих стран. С помощью кластерного анализа, выборка алмазодобывающих стран на основе таких показателей, как ВВП, ВВП на душу населения, доля промышленности в ВВП и доля городского населения, была разделена на две группы, условно названные "Бедные страны" и "Богатые страны". После этого, с помощью дискриминационного анализа, была осуществлена проверка существования значимых различий между группами стран. Переменная Х2 - ВВП страны, имеет самое большое среднеквадратическое отклонение внутри для обеих групп, а переменная XI - доля промышленности в ВВП страны, имеет наименьшее среднеквадратическое отклонение, и является незначимой при вынесении решения об отнесении страны к той или иной группе. Были определены факторы, вносящие наибольший вклад в межгрупповые различия. В ходе исследования было выяснено, что алмазодобывающие страны наиболее значимо отличаются по уровню ВВП и ВВП на душу населения, что свидетельствует о превалирующем вкладе этих факторов в межгрупповые различия. Существует некоторая связь между долей промышленности в ВВП и долей городского населения в стране, а также между долей городского населения и ВВП на душу населения. И, наконец, была определена дискриминантная функция, наилучшим образом отличающая группы зависимых переменных: D = -1,755-0,002*X1 + 0,002*X2 - 0,014*X3 + 0,001*X4 СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ ИНФОРМАЦИИ 1. Metals and Minerals. Vol. 1, Minerals Yearbook, Wash.: Bureau of Mines, 1932-2006, 308c. 2. Вечерина О.П., Левченко В.А, Никулин A.M., Толпежников Л.Ф., Фридман А.А.,. Черный Е.Д, Мировая добыча алмазов. Цифры, факты, события, М.: Восточная литература, 2000,254с. 3. Диденко Н.И., Мировая экономика: Методы анализа экономических процессов, 2006, 650с. 4. Аль-Бируни, Абу-р-Райхан Муххамед ибн Ахмед, Собрание сведений для познания драгоценностей(минералогия), Л.: АН СССР, 1963, 223с. 5. Вермуш Г., Алмазы в мировой истории и истории об алмазах. М.: Международные отношения, 2005, 194с. 6. Грин Т., Современный мир алмазов, М.: Прогресс - универс, 1993, 332с. 57
7. Фридман А.А., Алмазы и бриллианты как товары. Мировое производство бриллиантов, М.: ЦЭМИ АН, 1999, 384с. 8. Фридман А.А., Мировой алмазобриллиантовый рынок, М.: ЦЭМИ АН, 2001, 287с. 9. Аксюк Л.Н., Сырьевая политика развивающихся стран Африки, М.: Наука, 1995, 355с. 10.Васильев Л.А., Белых З.П., Алмазы их свойства и применения, М.: Недра, 1993., 412с. 11.Данилов Б.Ф., Алмазы и Люди, М.: Московский рабочий, 1982,299с. 12.Даш Дареш Себаштьян Б.Л., Ангола. Современное состояние, перспективы развития, отношения с Россией. Ученые записки Института Африки РАН, 2003. Вып.7, 124с. 13.Зотова Ю.Н., Смирнов Е.Г., Френкель М.Ю., История СьерраЛеоне в новое и новейшее время. М.: Наука, 2005, 233с. 14.Калинина Л.П., Гвинея, Справочник, М.: Наука, 2005, 112с. 15.* http://ww.statsoft.ru/ 16.* http://predpinimatel-cd.com.ru/book/Mathematic/SPSS/Index.html 17.* http://www.worldbank.com/ 18.* http://www.ru.wikipedia.org/ 19.* http://wwwl .minfin.ru/ 20.* http://www.russtats.ru/ __________________ * При использовании сайтов указывать название материала (автор статьи или книги, год издания).
6. ПРИМЕРНАЯ ТЕМАТИКА РАБОТ ПО АНАЛИЗУ КОНКРЕТНЫХ РЫНКОВ
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.
Мировые рынки промышленного сырья Рынок нефти Рынок газа Рынок угля Рынок урана Рынок руд цветных металлов Рынок драгоценных металлов: золото, серебро Рынок древесины
Мировые рынки сельскохозяйственного сырья для производства непищевых товаров 1. Рынок хлопка 58
2. Рынок табака 3. Рынок шерсти 4. Рынок кожи Мировые рынки полуфабрикатов 1. Рынки черных металлов: − чугун; − сталь; − ферросплавы. 2. Рынки цветных металлов: − алюминий; − никель; − медь; − свинец; − цинк; − титан. 3. Рынки лесопродукции: − лесоматериалы не обработанные; − лесоматериалы обработанные; − фанера; − целлюлоза древесная. 4. Рынок синтетического каучука 5. Рынок пластмассы Мировые рынки продовольствия: 1. Рынок зерна 2. Рынок мяса 3. Рынок фруктов 4. Рынок овощей 5. Рынок молочной продукции Мировые рынки машин и оборудования 1. Рынок станков 2. Рынок сельскохозяйственных машин 3. Рынок автомобилей 4. Рынок судов 5. Рынок компьютеров 6. Рынок военной техники 7. Рынок бытовой техники (TV, холодильники, стиральные машины) Мировые рынки одежды и текстиля 1. Рынок дамской одежды 59
2. 3.
Рынок мужской одежды Рынок текстиля
Мировые рынки услуг 1. Рынки транспортных услуг 2. Рынки телекоммуникаций 3. Рынки туристические 4. Рынки страховых услуг 5. Рынки финансовых услуг
7. РЕКОМЕНДУЕМЫЕ ИСТОЧНИКИ ИНФОРМАЦИИ 1. Кокушкина И.В., Воронин М.С. Международная торговля и мировые рынки: Учебное пособие, - С-Пб.: Техническая книга, 2007 2. Фомичев В.И. Основы внешнеэкономической деятельности. СПб.: Издательство СПбУЭФ, 1994 3. Диденко Н.И. Основы внешнеэкономической деятельности в РФ, С-Пб.: Питер, 2004 4. Поляков В.В. Прогнозирования мирового товарного рынка: теория и практика, М., 2002 5. Сайт журнал «Эксперт» 6. Stockholm International Peace Research Institute (SIPRI) 7. Постников С.Л. Состояния и проблемы развития обороннопромышленного комплекса РФ// Политический вестник СФРФ, 2004. №111(204) 8. www.dataquest.com. 2000 – Dataquest 9. www.idc.com. 2000 – International Data Corporation 10. Актуальные проблемы внешнеэкономической стратегии России / Под ред. Акад. Ситаряна М., 2003 11. www.unesco.org – Wored Communication and Information Report 1999-2000 12. http://www.enews.ru/2002/telecom/russia.html - Солонин В. Рынок телекоммуникаций России 13. www.minsvyaz.ru – Статистика отраслевых телекоммуникаций 14. www.wored-tourism.org – Международные туристические прибытия 15. www.wto.org – Показатели 16. www.uncta.org – Показатели 17. Поляков В.В. Мировой рынок: вопросы прогнозирования. М., 2004
60
8. ПОРЯДОК АНАЛИЗА КОНКРЕТНОГО РЫНКА 1. Студент выбирает конкретный рынок из вышеприведенного списка 2. Студент анализирует литературу, относящуюся к теме и представляет руководителю − список изученной литературы; − описание объекта, предмета, цели анализа и задач анализа; − структуру работы; − методику анализа. 3. В процессе работы студент должен руководствоваться следующим графиком: Выбор темы ……………………………………………………..…….04.09 Утверждение структуры работы …………………………….………11.09 Утверждение методики анализа ………………………………..……25.09 Сбор статистической информации …………………………………..23.10 Представление работы руководителю для первичной проверки…..20.11 Доработка по замечаниям руководителя ……………………..……..11.12 Защита работы…………………………………………………………18.12 4. Работа оформляется в соответствии с требованиями, предъявляемыми к работе бакалавра. Объем работы не менее 40 стр. текста формата А4.
61
9. КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ К ЗАЧЕТУ 1. Понятие «мирового рынка товаров» 2. Понятие «мирового рынка услуг» 3. Классификация мировых рынков товаров 4. Классификация мировых рынков услуг 5. Характеристика, особенности, тенденции мирового рынка нефти 6. Характеристика, особенности, тенденции мирового рынка газа 7. Характеристика, особенности, тенденции мирового рынка угля 8. Характеристика, особенности, тенденции мирового рынка драгоценных металлов 9. Характеристика, особенности, тенденции мирового рынка древесины 10. Характеристика, особенности, тенденции мирового рынка черных металлов 11. Характеристика, особенности, тенденции мирового рынка алюминия 12. Характеристика, особенности, тенденции мирового рынка титана 13. Характеристика, особенности, тенденции мирового рынка лесоматериалов 14. Характеристика, особенности, тенденции мирового рынка зерна 15. Характеристика, особенности, тенденции мирового рынка автомобилей 16. Характеристика, особенности, тенденции мирового рынка транспортных услуг 17. Характеристика, особенности, тенденции мирового рынка телекоммуникаций 18. Использование однофакторного дисперсионного анализа для изучения мирового рынка 19. Использование многофакторного дисперсионного анализа для изучения рынка 20. Использование многомерного дисперсионного анализа для изучения рынка 21. Использование ковариационного анализа для изучения рынка 22. Использование неметрического дисперсионного анализа для изучения рынка 23. Использование корреляционного анализа (парный коэффициент корреляции) для изучения рынка 24. Использование корреляционного анализа (канонический коэффициент корреляции) для изучения рынка 25. Использование регрессионного анализа для изучения рынка 62
26. Построения тренда основных показателей рынка 27. Выявление колебаний основных показателей рынка 28. Выявление зависимости между показателями рынка во времени 29. Прогнозирование показателей рынка с использованием авторегрессионных моделей 30. Прогнозирование показателей рынка с использованием регрессионных моделей 31. Нахождение основных факторов, определяющих конъюнктуру мирового рынка (факторный анализ) 32. Классификация мировых товарных рынков с использованием кластерного анализа 33. Классификация мировых рынков услуг с использованием кластерного анализа
63
10. ПРОЦЕДУРА ЭКЗАМЕНА Общие требования к проведению экзамена Итоговый экзамен по дисциплине «Мировые товарные рынки» проводится в период экзаменационной сессии по окончании изучения данного курса. К итоговому экзамену допускаются студенты, успешно выполнившие задания по текущему контролю знаний, получившие зачет по дисциплине (защитившие курсовую работу) и допущенные к сдаче сессии деканатом факультета. Экзамен может проводиться в форме: —устного развернутого ответа на вопросы билетов. —или письменного развернутого ответа на вопросы билетов. —тестирования (письменного либо с помощью компьютера). Выбор формы экзамена осуществляется преподавателем в зависимости от уровня профессиональной и общей подготовки студентов, психофизиологических особенностей группы, а также уровня языковой подготовки (для иностранных студентов). Развернутый ответ студента оценивается по следующим критериям: —знание основных теоретических понятий; —овладение теоретическим материалом; — использование практических примеров для иллюстрации и разъяснения теоретических положений; —культура речи; —культура оформления графиков, схем, таблиц. При тестировании критерием является доля правильных ответов на вопросы теста. Итоговая оценка по курсу «Мировые товарные рынки» выставляется с учетом оценок, полученных студентом при промежуточном контроле (контрольные работы и тесты) и выполнении текущих заданий (эссе, реферат, участие в семинарах) (табл. 44).
64
Таблица 44 Виды работ и оценка вида работ Виды работ
Вес оценки по данному виду работ
промежуточные контрольные работы
0,3
эссе
0,2
реферат
0,2
участие в обсуждении проблем и ситуаций 0,1 на практических занятиях итоговый экзамен 0,2 Итого
1,0
Шкала оценки знаний изложена в табл. 45. Таблица 45 Шкала оценки знаний Критерии оценки
знание основных теоретических понятий овладение теоретическим материалом
использование практических примеров культура речи культура оформления графиков, схем, таблиц Доля правильных ответов на вопросы тестов
Оценка отлично
хорошо
удовлетворительно
Неудовлетворительно
глубокое понимание сущности
частичное понимание сущности
имеется без нет понимания сущности
свободная ориентация; понимание причинноследственны
правильное изложение; частичное понимание причинно-
знание основных отсутствует положений; понимание причинноследственных связей
х связей
отсутствует
свободное
следственных связей недостаточное
отсутствует
отсутствует
высокая высокая
высокая высокая, средняя
средняя средняя
низкая низкая
90-100
75-90
50-75
менее 50
Курсовые работы, эссе и рефераты оцениваются комплексно, по совокупности критериев, представленных в табл. 46. На основе оценки работ с позиции структуры, содержания, представления информации, использования литературных источников и оценка за работу формируется как интегральная с демонстрацией студенту оценки по каждому критерию. 65
При этом определяющими являются критерии содержательности и логичности построения работы. Таблица 46 Оценочный лист для курсовых работ, эссе и рефератов Критерии Логичность структуры Анализ данных Соответствие содержания теме работы Соответствие введения и заключения (выводов) теме Оригинальность суждений и выводов Степень понимания темы Критический анализ источников Соответствие используемых источников теме Наличие ссылок на источники в тексте работы Оформление библиографии Ясность изложения Грамматика и синтаксис Использование графиков и диаграмм Оформление графиков и диаграмм Итого
66
Оценка
11. ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЕ БИЛЕТЫ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «МИРОВЫЕ ТОВАРНЫЕ РЫНКИ» Билет №1 1. Понятие «мирового рынка товаров» 2. Использование однофакторного дисперсионного анализа для изучения мирового рынка Билет №2 1. Понятие «мирового рынка услуг» 2. Использование многофакторного дисперсионного анализа для изучения мирового рынка Билет №3 1. Классификация мировых рынков товаров 2. Использование многомерного дисперсионного анализа для изучения рынка 1. 2.
Билет №4 Классификация мировых рынков услуг Использование ковариационного анализа для изучения рынка Билет №5 Характеристика, особенности, тенденции мирового рынка
1. нефти 2. Использование корреляционного коэффициент корреляции) для изучения рынка 1. 2. 1. 2. времени
анализа
(канонический
Билет №6 Характеристика, особенности, тенденции мирового рынка газа Выявление колебаний основных показателей рынка Билет №7 Характеристика, особенности, тенденции мирового рынка угля Выявление зависимости между показателями рынка во
Билет №8 1. Характеристика, особенности, тенденции мирового рынка драгоценных металлов 2. Использование неметрического дисперсионного анализа для изучения рынка 67
Билет №9 Характеристика, особенности, тенденции мирового рынка
1. древесины 2. Использование регрессионного анализа для изучения рынка
Билет №10 1. Характеристика, особенности, тенденции мирового рынка черных металлов 2. Использование корреляционного анализа (парный коэффициент корреляции) для изучения рынка Билет №11 Характеристика, особенности, тенденции мирового рынка
1. алюминия 2. Построения тренда основных показателей рынка
Билет №12 Характеристика, особенности, тенденции мирового рынка
1. титана 2. Прогнозирование авторегрессионных моделей
показателей
рынка
с
использованием
Билет №13 1. Характеристика, особенности, тенденции мирового рынка лесоматериалов 2. Прогнозирование показателей рынка с помощью авторегрессионных моделей 1.
Билет №14 Характеристика, особенности, тенденции мирового рынка
зерна 2. Нахождение основных факторов, определяющих конъюнктуру мирового рынка (факторный анализ) Билет №15 1. Характеристика, особенности, тенденции мирового рынка автомобилей 2. Прогнозирование показателей рынка с использованием регрессионных моделей Билет №16 1. Характеристика, особенности, тенденции мирового рынка транспортных услуг 68
2. Классификация мировых товарных рынков с использованием кластерного анализа Билет №17 1. Характеристика, особенности, тенденции мирового рынка телекоммуникаций 2. Классификация мировых рынков услуг с использованием кластерного анализа
69