Валютное регулирование и валютный контроль

Автор: Пользователь скрыл имя, 25 Мая 2013 в 17:16, курсовая работа

Описание работы

Цель написания курсовой работы заключается в анализе процесса валютного регулирования и контроля, обзоре методов валютного регулирования и контроля, исследовании и систематизации факторов и механизмов, влияющих на процесс валютного регулирования и контроля и составлении модели.

Содержание

Введение 2
1.Анализ процесса валютного регулирования и контроля 4
2.Обзор форм и методов валютного регулирования и контроля 15
3.Исследование и систематизация факторов, влияющих на развитие валютных отношений в РФ и на воздействие государственного валютного контроля на экономику России 19
4. Моделирование процесса валютных операций 25
Заключение 42
Список литературы 44

Скачать полностью (758.68 Кб) Сколько стоит заказать работу?
Работа содержит 1 файл

Федорова.docx

— 846.56 Кб (Скачать)

Интервалы по

Интервалы по

Итого

0 – 152070

152070 - 304140

304140 - 456210

456210 - 608280

608280 - 760350

760350 - 912420

8425.2 – 9829.4

–

–

–

–

1

–

1

7021 – 8425.2

–

–

–

–

–

3

3

5616.8 – 7021

–

–

–

1

1

–

2

4212.6 – 5616.8

1

–

1

1

–

–

3

2808.4 – 4212.6

1

3

1

–

1

–

6

1404.2 – 2808.4

1

3

–

–

–

–

4

0 – 1404.2

10

1

–

–

–

–

11

Итого…

13

7

2

2

3

3

30


 

Корреляционная  таблица делает возможной оценку интенсивности  связи. Концентрация частот около диагонали  указывает на существование тесной связи между факторами.

На основании корреляционной таблицы  построим графическое изображение  связи в виде поля корреляции (рисунок 1).

     

Рисунок 1 – Поле корреляции размера  ВРП и оборота активов предприятия

 

5. Проверка  исходных данных на нормальность  распределения

Ме = 2763,95 < 3296. Имеет место левосторонняя асимметрия. Оценим ее умеренность, т.е. проверим исходные данные этого ряда распределения на нормальность.

Определим критерий согласия Пирсона  или критерий (таблица 5).

Таблица 6 – Расчет

Интервалы по  у

Частота интервала 

Середина интервала 

0 – 1404.2

11

702

-0.99

0.2444

3,99≈4

1404.2 – 2808.4

4

2106

-0.46

0.3589

5,98≈6

2808.4 – 4212.6

6

3511

0.08

0.3977

6,74≈7

4212.6 – 5616.8

3

4915

0.62

0.3292

5,58≈6

5616.8 – 7021

2

6319

1.16

0.2036

3,45≈4

7021 – 8425.2

3

7723

1.70

0.0940

1,59≈2

8425.2 – 9829.4

1

9127.3

2.24

0.0325

0,55≈1

Итого…

30

–

–

–

30


 

Следует заметить, что сумма теоретических  частот должна с принятой точностью  совпадать с суммой фактических  частот. В данном случае

Определим :

16,06

Левая часть критерия Романовского:

Поскольку данное отношение меньше 3, то можно применять параметрические  методы корреляционного анализа.

 

 

6.Составление  и решение уравнения регрессии

Следующим этапом корреляционно-регрессионного анализа является выбор математической формы связи фактора-функции с  каждым фактором-аргументом, включенным в экономико-математическую модель, и решение соответствующего уравнения  связи, называемого иначе уравнением регрессии.

Так как  <0,1, то связь линейная.

Построим уравнение регрессии  методом наименьших квадратов.

Линейная регрессия: . Коэффициенты a и b :

Следовательно, уравнение регрессии имеет вид  –  у = 955,43+0,00773х

y = 0,00773x + 955,43

 

 

 

1 500

3 000

4500

6 000

7500

9000

0

100 000

300 000

450 000

600 000

750 000

900 000

R=0,63920

Рисунок 2 – Уравнение  линейной регрессии

По рисунку 2 невозможно определенно  сказать линейная связь между  переменными или степенная. Поэтому  для сравнения построим и уравнение  степенной функции.

Следовательно, уравнение регрессии имеет вид  – 

 

0

1 500

3 000

4 500

6 000

7 500

9 000

0

120 000

240 000

360 000

480 000

600 000

720 000

840 000

Рисунок 3 – Уравнение  степенной функции

 

 

 

 

7. Экономико-статистический  анализ уравнения регрессии

Анализ полученного линейного  уравнения у = 955,43+0,00773х произведем в таблице 7

Таблица 7 - Анализ уравнения регрессии

№

у

х

ху

1

2614.70

173788.80

454405575.36

6836656.09

30202547005.44

2298.82

315.88

99781.80

356,7

2

6728.00

910985.83

6129112630.60

45265984.00

829895173350.93

7997.35

-1269.35

1611250.51

190,8

3

2913.20

258237.33

752296975.19

8486734.24

66686516023.16

2951.60

-38.40

1474.91

46,4

4

2191.81

246256.13

539747252.98

4804042.04

60642079100.02

2858.99

-667.18

445125.61

93,4

5

4637.21

530564.33

2460339519.94

21503739.77

281498502962.71

5056.69

-419.48

175963.25

56,7

6

830.00

85847.63

71253528.75

688900.00

7369814718.14

1619.03

-789.03

622571.72

107,4

7

3665.00

351739.88

1289126641.88

13432225.00

123720939665.02

3674.38

-9.38

87.97

95,1

8

6950.81

869846.50

6046139925.28

48313794.41

756632933562.25

7679.34

-728.53

530757.34

1,6

9

969.25

72927.50

70684979.38

939445.56

5318420256.25

1519.16

-549.91

302400.54

41,4

10

8425.71

628189.25

5292942016.09

70992631.13

394621733815.56

5811.33

2614.38

6834980.68

103,2

11

3445.71

632603.18

2179768667.64

11872934.63

400186777020.08

5845.45

-2399.74

5758752.27

85,0

12

6427.50

571482.25

3673202161.88

41312756.25

326591962065.06

5372.99

1054.51

1111996.00

65,7

13

6623.75

714333.13

4731564036.72

43874064.06

510271813472.27

6477.23

146.52

21469.56

51,2

14

3474.09

218620.13

759505443.51

12069283.96

47794759055.02

2645.36

828.72

686783.36

12,1

15

753.75

78606.73

59249818.97

568139.06

6179017215.23

1563.06

-809.31

654982.65

1710,9

16

7866.93

248039.25

1951306176.81

61888508.96

61523469540.56

2872.77

4994.15

24941550.18

23,9

17

232.50

13770.96

3201748.78

54056.25

189639408.18

1061.88

-829.38

687870.42

30,4

18

1019.88

120469.50

122863831.31

1040145.02

14512900430.25

1886.66

-866.78

751314.91

63,5

19

5578.13

123722.25

690138175.78

31115478.52

15307195145.06

1911.80

3666.32

13441917.06

38,3

20

2955.00

100550.63

297127096.88

8732025.00

10110428187.89

1732.69

1222.31

1494050.70

1,3

21

7475.58

797228.50

5959741443.89

55884221.58

635573281212.25

7118.01

357.57

127855.37

24,4

22

1723.25

95662.88

164851049.34

2969590.56

9151385653.27

1694.90

28.35

803.49

0,3

23

141.25

207309.00

29282396.25

19951.56

42977021481.00

2557.93

-2416.68

5840335.31

9,0

24

1011.75

67978.75

68777500.31

1023638.06

4621110451.56

1480.91

-469.16

220107.11

16,4

25

1381.00

146474.56

202281370.81

1907161.00

21454797459.57

2087.68

-706.68

499394.32

31,0

26

4566.00

323154.55

1475523675.30

20848356.00

104428863185.70

3453.41

1112.59

1237846.11

69,6

27

462.50

50392.88

23306704.69

213906.25

2539441850.77

1344.97

-882.47

778747.87

2,2

28

2116.25

255027.93

539702846.28

4478514.06

65039242529.81

2926.80

-810.55

656984.59

4,8

29

916.75

117412.50

107637909.38

840430.56

13785695156.25

1863.03

-946.28

895443.24

10,5

30

783.75

72319.25

56680212.19

614264.06

5230073920.56

1514.46

-730.71

533933.89

18,9

 

98881.00

9083541.93

46201761312.15

522591577.65

4854057534899.79

98878.68

2.32

70966532.74

3 362,06

Ср.         знч.

3296.03

302784.73

1540058710.40

17419719.25

161801917829.99

3295.96

0.08

2365551.09

112,07


Анализ полученного степенного уравнения  произведем в таблице 8

Таблица 8 - Анализ степенного уравнения  регрессии

№

у

х

ху

1

2614.70

173788.80

454405575.36

6836656.09

30202547005.44

1816.60

798.10

636967.74

1,4

2

6728.00

910985.83

6129112630.60

45265984.00

829895173350.93

7279.80

-551.80

304479.10

47,1

3

2913.20

258237.33

752296975.19

8486734.24

66686516023.16

2531.48

381.72

145707.18

13,5

4

2191.81

246256.13

539747252.98

4804042.04

60642079100.02

2432.69

-240.88

58024.32

17,6

5

4637.21

530564.33

2460339519.94

21503739.77

281498502962.71

4628.10

9.12

83.09

4,3

6

830.00

85847.63

71253528.75

688900.00

7369814718.14

1006.04

-176.04

30990.18

31,1

7

3665.00

351739.88

1289126641.88

13432225.00

123720939665.02

3279.62

385.38

148517.77

28,2

8

6950.81

869846.50

6046139925.28

48313794.41

756632933562.25

7003.31

-52.50

2756.09

32,4

9

969.25

72927.50

70684979.38

939445.56

5318420256.25

877.53

91.72

8412.89

58,9

10

8425.71

628189.25

5292942016.09

70992631.13

394621733815.56

5331.68

3094.03

9573007.28

50,9

11

3445.71

632603.18

2179768667.64

11872934.63

400186777020.08

5363.06

-1917.34

3676209.85

38,6

12

6427.50

571482.25

3673202161.88

41312756.25

326591962065.06

4925.35

1502.15

2256456.60

74,1

13

6623.75

714333.13

4731564036.72

43874064.06

510271813472.27

5937.83

685.92

470483.42

20,6

14

3474.09

218620.13

759505443.51

12069283.96

47794759055.02

2201.76

1272.32

1618806.59

26,5

15

753.75

78606.73

59249818.97

568139.06

6179017215.23

934.44

-180.69

32647.87

1477,7

16

7866.93

248039.25

1951306176.81

61888508.96

61523469540.56

2447.45

5419.48

29370754.40

32,9

17

232.50

13770.96

3201748.78

54056.25

189639408.18

217.11

15.39

236.81

17,5

18

1019.88

120469.50

122863831.31

1040145.02

14512900430.25

1336.32

-316.45

100139.19

67,1

19

5578.13

123722.25

690138175.78

31115478.52

15307195145.06

1366.49

4211.63

17737869.37

25,3

20

2955.00

100550.63

297127096.88

8732025.00

10110428187.89

1148.53

1806.47

3263331.02

8,0

21

7475.58

797228.50

5959741443.89

55884221.58

635573281212.25

6510.00

965.58

932344.02

29,2

22

1723.25

95662.88

164851049.34

2969590.56

9151385653.27

1101.56

621.69

386494.67

5,3

23

141.25

207309.00

29282396.25

19951.56

42977021481.00

2105.91

-1964.66

3859869.58

5,7

24

1011.75

67978.75

68777500.31

1023638.06

4621110451.56

827.35

184.40

34002.90

18,8

25

1381.00

146474.56

202281370.81

1907161.00

21454797459.57

1574.12

-193.12

37293.59

33,0

26

4566.00

323154.55

1475523675.30

20848356.00

104428863185.70

3054.78

1511.22

2283799.30

64,8

27

462.50

50392.88

23306704.69

213906.25

2539441850.77

643.81

-181.31

32874.29

5,0

28

2116.25

255027.93

539702846.28

4478514.06

65039242529.81

2505.10

-388.85

151200.90

7,8

29

916.75

117412.50

107637909.38

840430.56

13785695156.25

1307.85

-391.10

152959.55

6,7

30

783.75

72319.25

56680212.19

614264.06

5230073920.56

871.39

-87.64

7681.02

14,6

 

98881.00

9083541.93

46201761312.15

522591577.65

4854057534899.79

82567.05

16313.95

77314400.57

2 264,6

Ср          знач.

3296.03

302784.73

1540058710.40

17419719.25

161801917829.99

2752.24

543.80

2577146.69

75,487


 

Проверка  целесообразности  включения выбранных  факторов в линейную модель:

119362105.07

(3,35), то влияние включенного  в уравнение регрессии фактора  на функцию весьма достоверно.

Средний коэффициент (ошибка) аппроксимации: .

Значение коэффициента аппроксимации  превышает допустимые, что связано  с недостаточным объемом выборки.

Выполним теперь проверку правомерности  распространения найденного уравнения  регрессии на генеральную совокупность, т.е. проверку правомерности его  практического использования.

В качестве такого критерия можно  использовать проверку значимости коэффициентов  полученного уравнения регрессии  по Т-значению.

Определим стандартные ошибки:

0,00096

388.93

0,11

=8,05

=2,46

=7,04

=2,05

Значит, все коэффициенты являются статистически значимыми.

Определим предельные ошибки:

0,001968

797.3

0,09

Коэффициент эластичности для линейной функции:

Э= 0,72

Коэффициент эластичности показывает, что изменение размера оборота  активов валютных организаций на 1 % от их среднего значения приведет к изменению ВРП на 0,72%.

Показатели  корреляции и детерминации для нелинейных моделей:

Индекс корреляции -

  =0,78

F= =42

(m- число коэффициентов при х, для степенной функции m=1)

(3,35), то влияние включенного  в уравнение регрессии фактора  на функцию весьма достоверно.

Средний коэффициент (ошибка) аппроксимации: .

Значение коэффициента аппроксимации  превышает допустимые, что связано  с недостаточным объемом выборки.

Коэффициентом эластичности для степенной  функции является коэффициент b,т.е. Э=0,8379

Коэффициент эластичности показывает, что изменение размера оборота  активов валютных организаций на 1 % от их среднего значения приведет к изменению ВРП на 0,8379%.

Для выбора функции необходимо сравнить коэффициенты детерминации для линейной и степенной функции.

Из этого следует, что целесообразнее выбрать линейную функцию ( > ).

Информация о работе Валютное регулирование и валютный контроль