В статье проведен анализ факторов, влияющих на экспорт товаров и услуг в Российской Федерации. Выявлены факторные признаки, тесно коррелирующие с экспортом, а также более значимый фактор, по которому был проведён регрессионный анализ и составлено уравнение регрессии.
Ключевые слова: экспорт, многофакторный корреляционно-регрессионный анализ, динамика
Экспорт является основополагающим фактором торговли между иностранными государствами, как в каждой отдельной стране, так и в России. Экспорт создает пространство для купли-продажи товаров и услуг. Вывоз продукции за пределы государства влияет на развитие внутренней и внешней экономики, так как именно экспорт взаимосвязан с другими внешнеторговые процессы.
В процессе корреляционного анализа необходимо оценить тесноту связи между признаками, установить направление связи. Это позволит выявить факторы, оказывающие наибольшее влияние на результативный признак [1].
Рис. 1. Динамика экспорта товаров и услуг РФ, темп роста %
На рисунке 1 представлена динамика экспорта товаров и услуг Р за 2005–20015 гг., из которого видно, что максимального значения он достигает в 2005 году, а минимального в 2009, а также значительный рост наблюдается в 2010 году, т. е. объем экспорта РФ постоянно колеблется.
На основе данных за 2005–2015 гг. проведем многофакторный корреляционно-регрессионный анализ, чтобы выявить факторы, оказывающие наибольшее влияние на изучаемый показатель, Y -общий объем экспорта РФ, темп прироста %.
В качестве факторных признаков возьмем следующие:
X1 — Курс национальной валюты к доллару США, темп прироста %;
X2 — Цена на нефть за баррель, темп прироста %;
X3 — Индекс производительности труда в целом по экономике, %;
X4 — Индекс средних цен товаров и услуг во внешней торговле, %.
В результате реализации процедуры корреляционного анализа получена матрица парных коэффициентов корреляции (табл. 1).
Таблица 1
Матрица парных коэффициентов корреляции
Y |
X1 |
X2 |
X3 |
X4 | |
Y |
1 | ||||
X1 |
-0,466 |
1 |
|
|
|
X2 |
0,80529 |
-0,8744 |
1 | ||
X3 |
0,65854 |
-0,8166 |
0,8072 |
1 | |
X4 |
0,82349 |
-0,8627 |
0,98359 |
0,84079 |
1 |
Проверку полученных значений парных коэффициентов корреляции, возьмём те значения, которые больше (
). Значения полученных коэффициентов
,
,
больше критического
, следовательно, они являются статистически значимыми.
По корреляционной матрице проверяем мультиколлинеарность факторов (т. е. есть ли взаимосвязь между самими факторами), в случае, если существует тесная связь между факторами (), то включать их в одну модель нельзя. Исключать и подбирать факторы необходимо до тех пор, пока не будет устранена мультиколлинеарность [2].
По результатам корреляционной матрицы видно, что существует связь между всеми факторами, которые могут быть включены в модель, т. е. между факторами наблюдается мультиколлинеарность, поэтому их необходимо последовательно рассматривать, т. е. провести пошаговую регрессию [3].
Из всех представленных факторов мы отобрали Х2. Представим регрессионный анализ для данного фактора (табл. 2).
Таблица 2
Регрессионная статистика
Показатели |
Значения |
Множественный R |
0,80528665 |
R-квадрат |
0,648486589 |
Нормированный R-квадрат |
0,609429544 |
Стандартная ошибка |
8,383502715 |
Наблюдения |
11 |
Показатели |
df |
SS |
MS |
F |
Значимость F |
Регрессия |
1 |
1166,951 |
1166,95 |
16,6036 |
0,002779794 |
Остаток |
9 |
632,5481 |
70,2831 | ||
Итого |
10 |
1799,499 |
Коэффициенты |
Стандартная ошибка |
t-статистика |
P-Значение | |
Y-пересечение |
74,9585169 |
10,00264 |
7,493876 |
3,72E-05 |
Переменная X2 |
0,366835784 |
0,090027 |
4,074748 |
0,00278 |
Коэффициент множественной корреляции R=0,81, что говорит о прямой тесной взаимосвязи признаков в уравнении, то есть с ростом цены на нефть экспорт будет расти. Коэффициент детерминации R2=0,648. Он показывает, что 64,8 % вариации экспорт товаров и услуг в РФ зависит от цены на нефть, на остальные неучтенные факторы приходится 35,2 %. Рассматриваемый фактор является информативным, так как составляет более 50 %.
F-фактическое равно 16,6, F-табличное составляет 5,12, исходя из этого можно сделать вывод, что F-фактическое > F-табличное, следовательно, нулевая гипотеза отклоняется и уравнение регрессии считается статистически значимым [4].
Уравнение регрессии примет вид:
Анализ параметров уравнения регрессии дал следующие результаты, что при увеличении цены на нефть за баррель на 1 %, экспорт товаров и услуг в среднем увеличивается на 0,37 %.
Таким образом, проведя анализ факторов влияющих на экспорт товаров и услуг в РФ, мы выяснили, какие факторы влияют на результативный признак: цена на нефть за баррель, индекс производительности труда в целом по экономике, индекс средних цен товаров и услуг во внешней торговле. Для дальнейшего анализа был выбран фактор: цена на нефть за баррель и был проведен корреляционно-регрессионный анализ по данному фактору, из которого наша гипотеза, что данные факторы коррелируют была подтверждена. С экономической точки зрения это легко доказать, так как цена на нефть влияет на курс валюты, от которой и зависит эскорт, т. е. это еще раз говорит о том, что российская экономика очень сильно зависит от курса иностранных валют.
Литература:
- Елисеева, И. И. Практикум по общей теории статистики: учеб. пособие / И. И. Елисеевой, Н. А. Флуд, М. М. Юзбашев; под редакцией И. И. Елисеевой. — М.: Финансы и статистика, 2008. — 512 с.
- Тимофеева Т. В., Снатенков А. А. Практикум по социальной статистике. Оренбург: Издательский центр ОГАУ, 2007.
- Снатенков А. А. Сбережения населения и их место в финансово-экономической системе РФ: монография / А. А. Снатенков, Н. С. Приор. — Оренбург: Издательский центр ОГАУ, 2014.
- Эконометрика: Учебник / В. Н. Афанасьев, М. М. Юзбашев, Т. И. Гуляева; под ред. В. Н. Афанасьева. — М.: Финансы и статистика, 2005. –256с.