Анализ экономических процессов в Финляндии

В качестве объекта исследования была выбрана одна из стран Европы - Финляндия.

Финляндия расположена на севере Европы, значительная часть её территории находится за Северным полярным кругом (25 %). На суше граничит со Швецией (граница составляет 586 км), Норвегией (граница составляет 716 км) и Россией (граница составляет 1265 км), морская граница с Эстонией проходит по Финскому заливу, со Швецией -- по некоторым местам Ботнического залива Балтийского моря. Длина внешней береговой линии (без учёта извилистости) равна 1 100 км. Длина береговой линии (без островов) составляет 46 000 км. В прибрежной зоне располагается почти 81 000 островов (размером более 100 мІ).

Финляндия относится к числу малых высокоразвитых индустриальных стран. Её доля в мировом производстве невелика -- 0,4 %, в мировой торговле -- 0,8 %.

Финляндия входит в передовую группу стран мира по показателю ВВП на душу населения -- 34 585 долларов США (по паритету покупательной способности) или 44 488 долларов США (по номинальному значению) по данным 2010 года.

Преимущества: промышленность, ориентированная на экспорт и качество. Развитый сектор хай-тек (мобильные телефоны Nokia, интернет-услуги). Первое место в мире по производству бумаги. Быстрое восстановление объёмов экспорта после рецессии. Низкая инфляция, временами ниже 2 % в год. Растущая инвестиционная привлекательность. Ворота к российской и прибалтийской экономике. Часть зоны евро. Усиленный рост экономики. В 2003 и 2006 г. Финляндия была названа самой конкурентоспособной из малых стран.

Слабые стороны: сильная рецессия в 1991--1993 гг., реальный ВВП снизился на 15 %. Быстро стареющее население, ранний выход на пенсию. Большие госдолги и внешний долг; высокая безработица (10 %). Неразвитый внутренний рынок; периферийное расположение в Европе.

Финляндия относится к одним из самых северных аграрных стран. Сельскохозяйственные угодья занимают 8 % от всей территории страны. Площадь пахотных земель составляет 2,4 млн гектар. Большая часть ферм -- это небольшие хозяйства с площадью пахотных земель меньше 10 гектар, но прослеживается тенденция в сторону увеличения размера ферм. Земледелие, также как и скотоводство, высоко механизировано.

Транспортная система Финляндии считается хорошо продуманной.

41 % населения Финляндии принадлежит к семьям, в которых есть дети. В численном отношении, на конец 2009 года, 1 015 000 человек -- люди, проживающие одни. Две трети всех семей -- официально зарегистрированные. 21 % семей -- так называемые гражданские браки. 12 % семей -- семьи, где один родитель (мать-одиночка, отец одиночка).

Финляндия первая в мире страна, где было введено понятие прав пациента в 60-х годах ХХ века. Эти права на самом деле применяются в жизни, значительно усложняя работу врача и облегчая участие в лечении пациента. Например, скрыть диагноз от пациента в Финляндии невозможно и даже преступно; в то же время у пациента есть и право не знать о своём диагнозе, о чём он должен уведомить врача.

Медицина в Финляндии является доказательной, то есть применяются только те методы лечения (и диагностики), эффективность которых научно доказана. В данный момент (2010 г.) медицина практически бесплатна для жителей страны. Почти все затраты на лечение компенсируются из государственного бюджета. Инсулин и другие лекарства, необходимые при хронических заболеваниях, бесплатны для граждан Финляндии.

Магнитный и рентгеновский томографы имеются в каждой районной больнице (примерно один томограф на каждые 20 тысяч жителей).

2. РАСЧЕТНАЯ ЧАСТЬ

2.1 Исходные данные для проведения анализа

Экономические показатели Финляндии

Продолжение таблицы 1

- валовой национальный продукт (ВНП), млрд. долл.

- валовой национальный доход, млрд. долл.

- валовой национальный доход на душу населения, долл.

- прирост ВНП, %

- численность населения, тыс. чел.

- число родившихся, чел.

- число умерших, чел.

- внешняя миграция, прибыло, чел.

- объем промышленного производства, млрд. долл.

- валовая добавленная стоимость сельского хозяйства, млрд. долл.

- индекс производства пищевых продуктов

- ввод жилых зданий, тыс. кв. метров общей площади.

- экспорт товаров и услуг, млрд. долл.

- импорт товаров и услуг, млрд. долл.

- расходы на здравоохранение, млрд. долл.

- расходы на оборону, млрд. долл.

- численность занятых в экономике, тыс. чел.

- численность безработных, тыс. чел.

- расходы на образование, млрд. долл.

2.2 Базовый анализ данных

Выводы: Все показатели из групп «Экономика» имеют неоднородные ряды данных. В группе «Население» у всех показателей ряды однородные, то же самое можно сказать и про группу «Промышленность и сельское хозяйство». В группе «Труд и образование» только показатель «Расходы на образование» имеет неоднородный ряд, а остальные показатели имеют однородные ряды. В группе «Иностранная торговля и правительственные расходы» три показателя имеют неоднородные ряды и только показатель «Расходы на оборону» имеет однородный ряд.

2.3 Анализ временных рядов

Цель анализа - выявить закономерности распределения данных, построение тренда и осуществление прогноза на его основе. Проводится в среде MS Excel с помощью инструментов «Скользящее среднее» и «Экспоненциальное сглаживание» Пакета анализа.

Среднее скользящее значение относится к категории аналитических инструментов, которые, как принято говорить, "следуют за тенденцией". Его назначение состоит в том, чтобы позволить определить время начала новой тенденции, а также предупредить о ее завершении или повороте. Методы скользящего среднего предназначены для отслеживания тенденций непосредственно в процессе их развития, их можно рассматривать как искривленные линии тренда.

Простая и логически ясная модель временного ряда имеет следующий вид:

Y_t = b + е_t

где b -- константа, е - случайная ошибка. Константа b относительно стабильна на каждом временном интервале, но может также медленно изменяться со временем.

Один из интуитивно ясных способов выделения значения b из данных состоит в том, чтобы использовать сглаживание скользящим средним, в котором последним наблюдениям приписываются большие веса, чем предпоследним, предпоследним большие веса, чем пред- предпоследним, и т.д.

Точная формула простого экспоненциального сглаживания имеет вид:

S_t = б y_t + (1 - б) S_t-1

Когда эта формула применяется рекурсивно, каждое новое сглаженное значение (которое является также прогнозом) вычисляется как взвешенное среднее текущего наблюдения и сглаженного ряда. Очевидно, результат сглаживания зависит от параметра б. Если б равен 1, то предыдущие наблюдения полностью игнорируются. Если б равен 0, то игнорируются текущие наблюдения. Значения б между 0 и 1 дают промежуточные результаты. Эмпирические исследования показали, что простое экспоненциальное сглаживание весьма часто дает достаточно точный прогноз.

Основным содержанием метода аналитического выравнивания временных рядов является расчет общей тенденции развития (тренда) как функции времени:

где - теоретические значения временного ряда, вычисленные по соответствующему аналитическому уравнению на момент времени t.

С помощью Microsoft Excel строить трендовые модели достаточно просто. Сначала эмпирический временной ряд следует представить в виде диаграммы одного из следующих типов: гистограмма, линейчатая диаграмма, график, точечная диаграмма, диаграмма с областями, а затем щелкнуть на диаграмме правой кнопкой мыши на одном из маркеров данных. В результате на диаграмме будет выделен сам временной ряд, а на экране раскроется контекстное меню. В этом меню следует выбрать команду (Добавить линию тренда). На экран будет выведено диалоговое окно. На вкладке Туре (Тип) этого диалогового окна выбирается требуемый тип тренда:

1. линейный (Linear);

2. логарифмический (Logarithmic);

3. полиномиальный, от 2-й до 6-й степени включительно (Polinomial);

4. степенной (Power);

5. экспоненциальный (Exponential);

6. скользящее среднее, с указанием периода сглаживания от 2 до 15 (Moving Average).

Проведем данный анализ для наиболее значимого показателя каждой группы.

В группе «Экономика» таким показателем является показатель - валовой национальный продукт.

Рис. 1. График скользящего среднего для показателя валовой национальный продукт

Рис. 2. График экспоненциального сглаживания для показателя валовой национальный продукт

Для того, чтобы выявить наилучшее уравнение тренда для показателя - валовой внутренний продукт построим график фактических значений данного показателя и добавим на него линии линейного, степенного и экспоненциального трендов с указанием уравнения и величины достоверности аппроксимации R².

Как видно, из рисунка 3, наиболее лучшей модель тренда является экспоненциальная модель с уравнением , так как имеет самую наибольшую величину достоверности аппроксимации R²=0,83.

По полученному уравнению рассчитаем прогнозные значения валового внутреннего продукта для 2011 и 2012 годов, которым имеют значения t=21 и t=20 соответственно.

2011 г.: млрд. долл.

2012 г.: млрд. долл.

Рис. 3. Линии трендов для показателя валовой национальный продукт

В группе «Население» таким показателем является показатель - численность населения, тыс. чел.

Для того, чтобы выявить наилучшее уравнение тренда для показателя - численность населения, построим график фактических значений данного показателя. Добавим на него линии линейного, степенного и экспоненциального трендов с указанием уравнения и величины достоверности аппроксимации R².

Как видно, из рисунка 6, наиболее лучшей моделью тренда является экспоненциальная модель с уравнением , так как имеет самую наибольшую величину достоверности аппроксимации R²=0,9846.

По полученному уравнению рассчитаем прогнозные значения валового внутреннего продукта для 2011 и 2012 годов, которым имеют значения t=21 и t=22 соответственно.

2011 г.: тыс. чел.

2012 г.: тыс. чел.

Рис. 4. График скользящего среднего для показателя численность населения

Рис. 5. График экспоненциального сглаживания для показателя численность населения

Рис. 6. Линии трендов для показателя численность населения.

2.4 Корреляционный анализ