Расчет коэффициента корреляции между притоком прямых иностранных инвестиций и темпами экономического роста на примере Великобритании и Венгрии - Курсовая работа

2.1 Анализ основных показателей прироста иностранных инвестицийКорреляционный анализ - метод, позволяющий обнаружить зависимость между несколькими случайными величинами. Например, измеряем рос и вес человека, каждое измерение представлено точкой в двумерном пространстве: Несмотря на то, что величины носят случайный характер, в общем наблюдается некоторая зависимость - корреляция. Возможны также такие случаи: Отрицательная корреляция: Отсутствие корреляции: Корреляцию необходимо охарактеризовать численно, чтобы, например, различать такие случаи: Для этого вводится коэффициент корреляции. Рассчитываются средние значения для каждого параметра: И коэффициент корреляции: r изменяется в пределах от-1 до 1. Коэффициент корреляции значимо отличается от нуля (т.е. корреляция есть): Тестовая статистика вычисляется по формуле: и сравнивается с табличным значением коэффициента Стьюдента t (p = 0.95, f = ) = 1.96Великобритания, потеряв почти все свои колонии, утратила многие экономические преимущества: контроль над богатейшими мировыми месторождениями - цветных металлов, нефти, важными источниками натурального каучука, дешевой сельскохозяйственной продукции, гарантированные рынки сбыта промышленных товаров и безграничные возможности вывоза капитала на все континенты. Венгрия - новая постсоциалистическая страна Центральной Европы с экономикой, в которой уже утвердились основные рыночные принципы. Степень либерализации внешнеторгового режима, осуществленной в Венгрии, оценивается секретариатом ВТО в основном положительно, хотя отмечается сравнительно высокий средний уровень таможенных пошлин, применяемых Венгрией в рамках режима наибольшего благоприятствования. Как следует из сравнительного анализа динамики данных социально-экономических показателей развития, Великобритания превосходит венгрия по всем показателям роста, кроме темпов роста численности населения. Поскольку Великобритания более заметно превосходит Венгрия в темпах роста ВВП, чем Венгрия превосходит Великобритания в темпах роста населения, то как следствие Великобритания имеет более высокие темпы роста среднедушевого ВВП.

Содержание

Введение

1. Теоретические аспекты изучения корреляционных связей в экономике

1.1 Корреляционный анализ

Таким образом, значимыми приняты все рассмотренные связи: 1) между инвестициями flow и ВВП Венгрия (прямая, очень высокая связь);

2) между инвестициями stock и flow (прямая, высокая связь);

3) между ВВП и численностью населения Венгрия (прямая, полная связь);

4) между инвестициями flow и ВВП Великобритании (прямая, полная связь);

5) между инвестициями stock и flow Великобритании (прямая, полная связь);

6) между ВВП и численностью населения Великобритании (прямая, полная связь).

Незначимым признан параметр а0 для связей: 1) между инвестициями stock и flow Венгрия;

2) между инвестициями flow и ВВП Великобритании;

3) между инвестициями stock и flow Великобритании.

В целом все исследованные модели являются адекватными и на их основе можно делать прогнозы.

Введение

Актуальность темы данной работы определяется тем, что обработка статистических данных уже давно применяется в самых разнообразных видах человеческой деятельности.

Вообще говоря, трудно назвать ту сферу, в которой она бы не использовалась. Но, пожалуй, ни в одной области знаний и практической деятельности обработка статистических данных не играет такой исключительно большой роли, как в экономике, имеющей дело с обработкой и анализом огромных массивов информации о социально-экономических явлениях и процессах. Всесторонний и глубокий анализ этой информации, так называемых статистических данных, предполагает использование различных специальных методов, важное место среди которых занимает корреляционный и регрессионный анализы обработки статистических данных.

В экономических исследованиях часто решают задачу выявления факторов, определяющих уровень и динамику экономического процесса. Такая задача чаще всего решается методами корреляционного и регрессионного анализа. Для достоверного отображения объективно существующих в экономике процессов необходимо выявить существенные взаимосвязи и не только выявить, но и дать им количественную оценку. Этот подход требует вскрытия причинных зависимостей. Под причинной зависимостью понимается такая связь между процессами, когда изменение одного из них является следствием изменения другого.

Основными задачами корреляционного анализа являются оценка силы связи и проверка статистических гипотез о наличии и силе корреляционной связи. Не все факторы, влияющие на экономические процессы, являются случайными величинами, поэтому при анализе экономических явлений обычно рассматриваются связи между случайными и неслучайными величинами. Такие связи называются регрессионными, а метод математической статистики, их изучающий, называется регрессионным анализом.

Использование возможностей современной вычислительной техники, оснащенной пакетами программ машинной обработки статистической информации на ЭВМ, делает практически осуществимым оперативное решение задач изучения взаимосвязи показателей биржевых ставок методами корреляционно-регрессионного анализа.

Цель работы определить коэффициент корреляции между притоками ПИИ и темпами экономического роста развитой и развивающейся страны

В связи с поставленной целью необходимо решить ряд задач: - дать понятие корреляционному анализу

- дать характеристику экономики Великобритании

- дать характеристику экономики Венгрии

- Провести анализ между прямыми иностранными инвестициями и ростом ВВП страныВ.А. Колемаев, О.В. Староверов, В.Б. Турундаевский «Теория вероятностей и математическая сатистика»/ М., 1991.

«Теория Статистики» под редакцией Р.А. Шмойловой/ «ФИС», 1998.

«Многомерный статистический анализ на ЭВМ с использованием пакета Microsoft Excel»/ М., 1997.

А.А. Френкель, Е.В. Адамова «Корреляционно регрессионный анализ в экономических приложениях»/ М., 1987.

И.Д. Одинцов «Теория статистики»/ М., 1998.

А.Н. Кленин, К.К. Шевченко «Математическая статистика для экономистов-статистиков»/ М., 1990.