Прогнозирование рынка внешней торговли ЕС

Вывод по второй главе

Как вывод, дальнейшее углубление торговых связей с ЕС-28 в структуре внешней торговли, подписание Соглашения об ассоциации с ЕС обеспечит рост производства широкой группы товаров и значительные поступления в бюджет.

На основе проведенного анализа современного состояния внеш­неторговых отношений Украины со странами ЕС можно сделать ряд важных выводов.

Для оптимизации диверсификации экспорта Украины в страны ЕС необ­ходимо делать акцент на увеличении объемов реализации готовых изделий и высокотехнологической продукции, на взаимном сокращении технических барьеров и торговле с основными торговыми партнерами, поддержке укра­инских производителей, защищая их интересы, на формировании и развитии эффективной политики импортозамещения.

Украине следует добиваться изменения структуры отечественного экс­порта в пользу динамичных товаров. В настоящее время первостепенное зна­чение должно придаваться поддержке экспорта продукции высокой степени обработки путем разработки комплекса мер государственного содействия оте­чественным производителям этой продукции, в том числе с привлечением средств госбюджета, предусматривающего использование механизмов креди­тования экспорта, страхования экспортных кредитов, предоставления госу­дарственных гарантий, а также следует добиваться расширения экспорта про­дукции традиционных отраслей, спрос на которые стремительно растет. Пос­ле вступления Украины в ВТО торговля сталепродукцией между нашей стра­ной и ЕС имеет большой потенциал для роста. Общий объем импорта стали из Украины может увеличиться до 6 млн. т, или 4% рынка ЕС. Украина заинтере­сована в диверсификации своего экспорта на европейские рынки, чтобы уменьшить большую свою зависимость от азиатских рынков.

Таким образом, главной целью развития экспортоориентированной про­мышленности Украины на данном этапе является интеграция в мировой ры­нок, а также повышение роли украинской промышленности в мировом разде­лении труда путем повышения конкурентоспособности продукции.

Следует отметить, что развитый нами в данной работе матрично-аналитический инструментарий хорошо дополняет аналогичный инструментарий, пред­ложенный ранее для анализа взаимной торговли в некоторой группе стран.

ГЛАВА 3.ПРОГНОЗИРОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА ПРОЕКТА

Для построения динамической модели анализа экономических показателей и прогнозирования был выбран регрессионный анализ линейного программирования. Вначале, с помощью статистической функции «КОРРЕЛ» в Excel, была установлена зависимость между рассматриваемыми показателями. В ходе данной работы было выявлено, что зависимости показателя внешнеторгового оборота ЕС2 от показателя внешнего долга ЕС-15, зависимости показателя внешнеторгового оборота ЕС-28 от показателя внешнего долга ЕС-28, зависимости показателя внешнеторгового оборота ЕС-28 от показателя численности населения ЕС-28, а также, показателя внешнеторгового оборота ЕС-12 от показателей внешнего долга и численности населения ЕС-28 не было, либо она была слабой. Об этом свидетельствовали полученные коэффициенты корреляции, варьирующиеся в интервале от 0,2 до 0,8. [56]

Что касается зависимости показателя внешнеторгового оборота стран ЕС-12 и ЕС-15 от внешнеторгового оборота ЕС-28, зависимость показателя внешнеторгового оборота ЕС-12 от показателя численности населения ЕС-15, а также внешнеторгового оборота ЕС-28 от показателя ВВП по паритету покупательной способности ЕС-28, то данным показателям характерна тесная или очень тесная зависимость (коэффициент корреляции по своему значению близок к 1).

К рассмотрению зависимость выше упомянутых показателей не принялась, так как она обусловлена очевидными фактами. По этому, для построения модели была выбрана зависимость показателей внешнеторгового оборота стран ЕС-12 от стран ЕС-15, которую можно охарактеризовать, как тесную (коэффициент корреляции равен 0,96).

Итак, для регрессионного анализа первой модели была выбрана зависимость таких показателей как, внешнеторговый оборот ЕС-12 и ЕС-15. Имеются данные о внешнеторговом обороте ЕС-15 - это Х, также данные о внешнеторговом обороте ЕС-12, их мы определим за Y за ряд лет (n). При рассмотрении кризисные года не учитываются. На основании данных, сделаем вывод, что между Х и Y существует линейная взаимосвязь. Данное предположение было сделано при помощи добавления к графику прямой линии тренда. Исходя из числа рассматриваемых факторов, можно построить однофакторное уравнение регрессии, имеющее вид - «Y = a + b*X». Для того, чтобы найти коэффициенты a и b, при помощи которых будет возможна идентификация уравнения, а также исследовать взаимосвязь искомых показателей необходимо воспользоваться функцией «ЛИНЕЙН» в Excel (таб.3.1). [50]

Таблица 3.1

Данные для идентификации и анализа расчетного уравнения

0,2475442	-62991,77
0,0267207	13950,566
0,9554686	4215,6442
85,824233
1,525E+09

Исходя из полученных данных, можно сделать следующие выводы. В верхнем левом углу находится значение коэффициента b, которое составляет - 0,247. В правом верхнем углу находится значение коэффициента a - -62991,77. Во второй строчки находятся значения стандартных ошибок данных коэффициентов. Исходя из этого, можно сделать вывод, что ошибка коэффициента b мала и составляет всего 0,02 пункта, следовательно, данный коэффициент является статистически значимым. Противоположная ситуация складывается с коэффициентом a - он не значим, это заявление можно сделать вследствие того, что его значение отрицательно, а также из-за того, что его ошибка составляет 13950, 5 пунктов. На третьей строке в ячейке слева располагается коэффициент детерминации. Сравниваются фактические значении У и значения, получаемые из уравнения прямой; по результатам сравнения вычисляется коэффициент детерминации, нормированный от 0 до 1. Если он равен 1, то имеет место полная корреляция с моделью, т.е. различий между фактическим и расчетным значениями У нет. В противоположном случае, если коэффициент детерминации равен 0, использовать уравнение регрессии для предсказания значений У не имеет смысла. В рассматриваем случае, коэффициент детерминации положителен и равен 0,95, это означает, что зависимость между показателями прямая и тесная, а значит, имеет место корреляция с моделью. В третьей строчке справа располагается значение стандартной ошибки уравнения, она составляет 4215,6, ошибка довольна велика, но это возможно из-за того что в рассматриваемых данных не достаточного числа наблюдений (n). Остальные статистические значения, в данном анализе, не учитываются. На основании полученных результатов построим расчетное уравнение - «Yр = (-62991,7) + 0,247 *Xр» и найдем расчетные значения У. Полученные данные используем для нахождения прогнозных значений на 2014 год. Прогнозное значение для внешнеторгового оборота стран[56]

Таблица 3.2

Модель внешнеторгового оборота без учета кризиса

Года (n)	X	Y	Yр.
ЕС-15	ЕС-12	ЕС-12р.

Таблица 3.3

Данные для идентификации и анализа расчетного уравнения

0,2502225	-62691,61
0,0289087	15390,01
0,9258526	5226,7963
74,919852

ЕС-12, выделенные красным цветом, получены при помощи функции «ТЕНДЕНЦИЯ» в Excel и не отличаются от данных полученных при построении расчетного уравнения. Следовательно, можно сделать следующее заключение: перспектива развития внешнеторгового оборота как стран ЕС-12, так и стран ЕС-15 положительна, так как данный показатель, следуя прогнозу, достигнет в 2014 году 97367 миллионов евро (таб. 3.2). Но, исходя из того, что ошибка уравнения составляет 4215,6, то прогнозное значение в реалии может составить примерно 101000 миллионов грн. [50]

Таблица 3.4

Модель внешнеторгового оборота с учетом кризиса

Года (n)	X	Y	Yр.
ЕС-15	ЕС-12	ЕС-12р.

Так как в данной модели мы не учитывали значения внешнеторгового оборота кризисных лет, то рассматриваемому показателю характерна тенденция к росту. Это отражает тенденцию изменения внешнеторгового оборота ЕС-12 в зависимости от внешнеторгового оборота ЕС-15. [51]

Построим вторую модель внешнеторгового оборота с учетом кризисных лет, с целью нахождения прогнозных значений данного показателя для 2011 года. Строим модель по аналогии с предыдущей (таб. 3.3). Рассмотрим некоторые различия в моделях. Во-первых, количество наблюдений (n) увеличивается на два раза. Следовательно, изменяется и стандартная ошибка уравнения. Во второй модели она составляет 5226,7, также являющейся довольно высокой. На основании расчетного уравнения («Yр = (-62691,6) + 0,250*Xр»), а также при помощи функции «ТЕНДЕНЦИЯ» в Excel найдем прогнозные значения. Итак, согласно полученным данным, внешнеторговый оборот стран ЕС-12 в 2014 году будет составлять 93406 миллионов евро, если учитывать стандартную ошибку уравнения, то 98632. В данной модели прогнозные значения также говорят о тенденции к росту рассматриваемого показателя (таб.3.4). Из проведенного исследования можно сделать следующий вывод: несмотря на то, что в обеих моделях сохраняется тенденция к росту внешнеторгового оборота стран ЕС-12, во второй модели, включающей в себя кризисные годы, увеличение данного показателя в 2014 году ниже, чем в первой модели на 2 368 миллионов евро. Данное заключение очевидно, так как кризисный период всегда приводит к снижению показателей. В целом представленный прогноз содержит довольно высокую ошибку, однако с учетом исходных данных, большого влияния на полученный результат он не оказывает. Прогноз, полученный на основании данной модели, может быть использован для анализа внешнеторгового оборота стран ЕС-12. Однако, необходимо заметить, что данная модель, как и любая другая экономико-математическая модель составленная на основе статистических данных имеет погрешности. В данном исследовании, погрешность (ошибка) незначительна и составляет примерно 4%. Стоит отметить, что по мере накопления статистических данных ошибка может снизиться или исчезнуть.

Дата добавления: 2014-11-25