Курсовая работа: Показатели роста и развития Вьетнама

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам

Для сравнения, Филиппины и Таиланд занимают соответственно 97 и 93 соответственно по этому показателю.

Таблица 1 - GII СРВ на 2017г по отношению к отдельным странам и группам

GII

показ.

GII

ранг

Коэф. материнской смертности

Коэф. рождаемости среди подростков

Женские места в парламенте t (%)

Население с по крайней мере средним образованием (%)

Уровень участия рабочей силы (%)

Жен

Муж

Жен

Муж

Вьетнам

0.304

67

54

27.3

26.7

66.2

77.7

73.2

83.5

Филиппины

0.427

97

114

60.5

29.1

76.6

72.4

49.6

75.1

Таиланд

0.393

93

20

51.9

4.8

42.4

47.5

60.5

77.3

Восточная Азия и Тихий океан

0.312

--

62

22.4

19.8

67.8

75.5

60.1

77.3

Средний HDI

0.489

--

176

41.3

21.8

42.9

59.4

36.8

78.9

1.5 Индекс человеческого развития (HDI)

HDI представляет собой сводную меру для оценки долгосрочного прогресса в трех основных измерениях человеческого развития: долгий и здоровый образ жизни, доступ к знаниям и достойный уровень жизни. Продолжительная и здоровая жизнь измеряется ожидаемой продолжительностью жизни. Уровень знаний измеряется средними годами образования среди взрослого населения, что представляет собой среднее число лет обучения, полученных в пожизненное время людьми в возрасте 25 лет и старше; и доступ к обучению и знаниям по ожидаемым годам обучения детей школьного возраста, который представляет собой общее количество лет обучения ребенка школьного возраста, может рассчитывать на получение, если преобладающие модели возрастных показателей зачисления такой же на протяжении всей жизни ребенка. Уровень жизни измеряется валовым национальным доходом (GNI) на душу населения, выраженным в постоянных международных долларах США, пересчитанных с использованием коэффициентов паритета покупательной способности (PPP).

Для обеспечения максимально возможной сопоставимости между странами, HDI основывается главным образом на международных данных Отдела народонаселения Организации Объединенных Наций (данные о продолжительности жизни), Статистического института Организации Объединенных Наций по вопросам образования, науки и культуры (средние годы обучения и ожидаемые годы обучения данных) и Всемирного банка (данные GNI на душу населения). Как указано во введении, значения HDI и ранги в этом статистическом обновлении не сопоставимы с данными в прошлых отчетах из-за ряда изменений компонентов индикаторов. Чтобы обеспечить оценку прогресса в HDI, Статистическое обновление 2018 года включает в себя пересчитанные HDI с 1990 по 2017 год с использованием последовательной серии данных.

Значимость HDI Вьетнама на 2017 год составляет 0,694, что ставит страну в категорию среднего человеческого развития, позиционируя ее в 116 из 189 стран и территорий. Ранг делится с Индонезией. В период с 1990 по 2017 год значение HDI Вьетнама увеличилось с 0,475 до 0,694, увеличившись на 46,1 процента. В таблице A приводится обзор прогресса Вьетнама в каждом из показателей HDI. В период с 1990 по 2017 год ожидаемая продолжительность жизни Вьетнама при рождении увеличилась на 6,0 лет, средние годы обучения увеличились на 4,3 года, а ожидаемые годы обучения увеличились на 4,9 года. GNI Вьетнама на душу населения увеличился примерно на 324,9 процента в период между 1990 и 2017 годами [6].

Таблица 2 - HDI СРВ на 2017 год по отношению к отдельным странам и группам

HDI показ.

HDI

ранг

Ожидаемая продолжительность жизни при рождении

Ожидаемые годы обучения

Средние годы обучения

GNI на душу населения

(PPP US$)

Вьетнам

0.574

17.3

17.3

12.7

17.6

21.4

Филиппины

0.574

17.9

17.6

14.4

11.6

26.8

Таиланд

0.636

15.7

15.5

9.3

13.3

23.8

Восточная Азия и Тихий океан

0.619

15.6

15.4

10.0

13.1

23.1

Средний HDI

0.483

25.1

24.9

20.3

33.1

21.2

1.6 Экспорт (Ex)

Американско-вьетнамские коммерческие отношения выросли с тех пор, как Соединенные Штаты сняли торговое эмбарго против Вьетнама в 1994 году, и в 1995 году эти две страны возобновили дипломатические отношения. США в настоящее время являются крупнейшим экспортным рынком Вьетнама и основным источником прямых иностранных инвестиций, значительный экономический рост. Соединенные Штаты также выиграли от более сильных торговых связей. За последние 10 лет экспорт США во Вьетнам увеличился на 330%, что является лучшим показателем на наших 50 крупнейших экспортных рынках. Эта страна из более чем 93 миллионов потребителей с позитивным взглядом на Соединенные Штаты демонстрирует демографические данные, необходимые для непрерывного роста в течение следующих двадцати лет, и это растущая звезда среди оживленных экономик Азии. Раньше фирмы США не спешили использовать растущие возможности, которые представляет Вьетнам; однако фирмы США все чаще ищут этот рынок в качестве ключевого компонента для своих стратегий роста в Азии. Этот коммерческий справочник по стране предназначен для того, чтобы представить экспортерам США возможность ведения бизнеса во Вьетнаме и предоставить основу, необходимую фирме для принятия первых шагов, необходимых для ведения бизнеса здесь.

Экспорт во Вьетнаме сократился до 20800 млн. долларов США в октябре с 21125 млн. долларов США в сентябре 2018 года. Экспорт во Вьетнаме составил в среднем 6270,44 млн. долларов США с 1990 года по 2018 год, достигнув в августе 2018 года всего 23481 млн. долларов США и рекордный минимум в 537 миллион долларов в феврале 1997 года.

Рис 7. Экспорт СРВ за период с 1996 по 2017 гг Источник: Всемирный банк (https://data.worldbank.org)

Рис 8. Темы развития экспорта СРВ за период с 1993 по 2017 гг. Источник: Всемирный банк (https://data.worldbank.org)

2. Эконометрическая модель темпов роста ВВП СРВ за период с 2008 по 2017 год

В этой работе построена множественная регрессионная модель зависимость валового внутреннего продукта СРВ от независимых переменных проходил по следующим этапам [8-10]

Для построения модели использованы исходные данные экономики Вьетнама в перед с 2007 по 2017 год на сайте Всемирного банка и Общая статистическая офиса Вьетнама (http://www.gso.gov.vn).

В качестве набора факторов модели зависимости ВВП СРВ выбраны следующие:

- зависимые переменные: темпы роста ВВП по отношению к предыдущему году в % (фактор Y).

- независимые переменные (в % к предыдущему году): темпы роста потребления товаров и услуг (фактор X1); темпы роста инвестиций в основной капитал (фактор X2); темпы роста экспорта (фактор X3); темпы роста импорта (фактор X4); темпы роста государственных расходов и валовых инвестиций (фактор X5) и темпы роста численности занятых (фактор X6).

Модель оценки ВВП СРВ приняла следующий вид:

Таблица 3 - Исходные данные

Год

Y

X1

X2

X3

X4

X5

X6

1996

9.340

8.952

7.430

24.000

21.301

14.006

2.275

1997

8.152

5.753

4.003

16.000

9.654

10.163

2.446

1998

5.764

4.364

3.221

19.000

18.392

12.411

2.588

1999

4.774

1.928

-5.704

23.000

12.555

1.577

2.544

2000

6.787

3.220

5.013

21.101

16.614

10.180

2.316

2001

6.193

4.633

6.605

17.180

16.442

10.719

2.589

2002

6.321

7.455

5.383

10.368

15.786

12.864

2.248

2003

6.899

7.948

7.186

19.950

22.725

11.902

2.042

2004

7.536

7.145

7.774

25.620

21.939

10.441

2.023

2005

7.547

7.330

8.202

17.776

14.176

9.751

2.090

2006

6.978

7.544

8.497

11.200

11.988

9.902

1.830

2007

7.130

9.712

8.904

12.500

26.932

24.157

1.913

2008

5.662

7.657

7.521

13.700

15.011

3.839

1.985

2009

5.398

2.659

7.597

-5.085

-6.821

8.725

1.891

2010

6.423

8.513

12.283

8.450

8.223

10.894

2.105

2011

6.240

4.347

7.123

10.784

4.096

-7.813

1.966

2012

5.247

5.075

7.188

15.709

9.095

1.873

1.919

2013

5.422

5.360

7.260

17.374

17.344

5.299

1.824

2014

5.984

6.197

7.000

11.560

12.805

9.256

1.712

2015

6.679

9.120

6.960

12.644

18.116

9.353

1.051

2016

6.211

7.321

7.540

13.863

15.285

9.918

0.706

2017

6.812

7.350

7.345

16.735

17.500

8.869

1.067

В таблице 2 приведены результаты моделирования регрессионной модели роста ВВП с помощью программы Statistica.

Рис 9: Моделирование на программе Statistica

Таблица 4 - Основные параметры полученной регрессионной модели

Коэффициенты

Значение

Стандартная

ошибка

Стьюдента -статистика

Значение с

Нижние 95%

Верхние 95%

в

2.4386

1.0491

2.3244

0.0346

0.2025

4.6748

0.3622

0.1339

2.7050

0.0163

0.0768

0.6476

0.0427

0.0695

0.6143

0.5482

-0.1055

0.1909

0.1779

0.0503

3.5355

0.0030

0.0706

0.2851

-0.1672

0.0572

-2.9251

0.0104

-0.2891

-0.0454

0.1072

0.0408

2.6238

0.0192

0.0201

0.1942

0.1379

0.3851

0.3580

0.7254

-0.6830

0.9587

Согласно полученным результатам, уравнение регрессии имеет следующий вид:

Оценим значимость полученных коэффициентов регрессии. Значение статистики Стьюдента при уровне значимости 5% и с числом степеней свободы 6 составило: tкр(5%, n - k - 1) = tкр(5%, 6) = 1.956. Таким образом, можно сделать вывод о том, что все коэффициенты данного уравнения значимы на уровне значимости 5%.

Таблица 5 - Регрессионная статистика

Множественный R

0.829302189

R-квадрат

0.687742121

Нормированный R-квадрат

0.56283897

Стандартная ошибка

0.686983205

Наблюдения

21

Коэффициент R-квадрат, равный 0,687742121, показывает, что факторы уравнения на 69% объясняют значение эндогенного признака. Стандартная ошибка уравнения составила 0,68 процента. Рис.3 показывает, что остатки модели имеют нормальное распределение.

Рис. 10: Распределение остатков.

На рис. 4 изображены расчетные и фактические значения темпы роста ВВП СРВ за период с 1996 по 2017 гг.

Рис. 11: Расчетные и наблюдаемые значения.

Список литературы

1. The World Bank, an update on Vietnam's recent economic developments, June 2018

2. Современня экономика 4-е издание: учеб.пособие для студентов вузов / О.Ю. Мамедов; М., Феникс,2002.- 544с.- ISBN 5-222-02634-5.

3. Khaykin M.M., Krutik A.B. [Classic and Institutional Approaches to the Development of Economics Theory of Services]. Nauchno-prakticheskie vedomosti (Politekhnicheskiy universitet) [Scientific and Practical Statements (Polytechnic University)], 2012, no. 5, pp. 33-45. (in Russ.)

4. Argote S., Felipe A. Historia de la economнa: de los mercantilistas al modelo neokeynesiano / Editorial: Panamб: DaJa Ediciones, 2011, pp. 312

5. Гревцев А.А, оценка экономического развития стран на основе индекса глобальной конкурентоспособности, Проблемы прогнозирования, 2009.

6. Human Development Indices and Indicators: 2018 Statistical Update

7. Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика / Н.Ш. Кремер, Путко Б.А. / М.: ЮнитиДана. - 2002. - 311 с.

8. Филимоненко И.В. Моделирование зависимости роста ВВП от изменения структуры занятости в экономике России / И.В. Филимоненко // Вестник НГУ. Серия социально-экономические науки. - 2011. - Том 11. - Выпуск 1. - с. 16-25.

9. Шмаков А.В. Воздействие фактора доверия на процесс принятия экономических решений / А.В. Шмаков // Terra Economicus. - 2014. - Т. 12. - №3. - с. 29-47.

10. Кравец А.В. Эконометрическая модель темпов роста ВВП США за период с 1965 по 2015 год // Интернетжурнал «НАУКОВЕДЕНИЕ» Том 9, №2 (2017)

Источник: https://otherreferats.allbest.ru/download/1109551/