Размещено на http://www.allbest.ru/

Анализ BBП стран БРИК за 46 лет и их прогноз

В статье представлен анализ статистических колебаний ВВПs, т.е. ВВs=f(t) и численности населения Qps=f(t) стран входящих с группу БРИК, а также полученные для них полиномиальные зависимости ВВПs=f(t). Здесь значения ВВП и численности населения представлены виде относительного прироста, т.е. когда сравниваются рассматриваемые параметры относительно предыдущего года, принятого за 100%.

На Рис. 1 показаны две зависимости для России, из которых видно, что построенная кривая ВВПs имеет 6 подъемов и 6 спадов в течение 46 лет. При этом можно выделить три участка, когда значения ВВПs опустились ниже построенной кривой населения Qps. Самый большой спад ВВПs был в 1998 г. когда произошел обвал рубля и ВВПs страны упал почти на 40%. Эти спады показывают, что жизненный уровень населения России ухудшался и происходило его обнищание. По продолжительности этот кризис длился 2,5 года и был меньше кризиса, который начался с 1991 г. и закончился в 1995 г. Таким образом можно сделать вывод, что экономика России за рассматриваемый период очень нестабильна.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рис. 1.Зависимости ВВПs и численности населения России

На следующем Рис. 2 представлена полиномиальная зависимость влияния временной характеристики на ВВПs, из которой видно, что был получен очень высокий коэффициент корреляции R2=0,9752, что позволяет прогнозировать ВВП с большой точностью. Здесь следует сразу отметить, что построенные зависимости для России охватывают период с 1989 по 2006 гг., т.к. ранее данные ВВПs не были представлены в международных сводках.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рис. 2.Зависимость ВВПs=f(t) для России

Рис. 3.Зависимости ВВПs и численности населения Китая

население страна прирост статистический

На следующем Рис. 3 показаны кривые ВВПs и численности населения Qps за период с 1960 по 2006 годы для Китая, из которого видно, что экономика Китая была очень нестабильна. Так, например, кривая ВВПs Китая с 1960 по 1987 гг. имела 5 спадов, чьи значения были меньше значений кривой населения, что, соответственно, негативно влияло на жизненный уровень населения Китая. Начиная же с 1988 г., экономика Китая уже не опускалась ниже построенной кривой населения. На следующем Рис. 4 показана полиномиальная зависимость шестого порядка, с помощью которой можно производить прогноз ВВП большой достоверностью, так как был получен следующий коэффициент корреляции R2=0,9752.

Рис. 4.Зависимость ВВПs=f(t) для Китая

На Рис. 5 представлены кривые ВВПs и численности населения для Бразилии, из которого видно, что ВВПs имеет 10 подъемов и 10 спадов ВВПs, что говорит о нестабильности экономики. При этом 4 спада было ниже построенной кривой населения Qps. При этом разброс подъемов и спадов был лежит в следующих границах: подъем ВВПs=46%, а спад составил 30%.

Рис. 5.Зависимости ВВПs и численности населения Бразилии

Полученная на Рис. 5 полиномиальная зависимость показала достаточно большое значение коэффициента корреляции R2=0,9048, но оно меньше, чем аналогичные значения, которые были получены для России и Китая. Но, не смотря на это, полученную полиномиальную зависимость можно использовать для прогнозов значений ВВП.

Рис. 6.Зависимость ВВПs=f(t) для Бразилии

Следующий Рис. 7 показывает нам, как происходил рост и спад ВВПs и численности населения Qps для Индии. Здесь видно, что количество подъемов Индийской экономики за рассматриваемый период времени составил 14 и количество спадов также 14. Таким образом, экономика Индии была более нестабильна, чем у всех остальных стран группы БРИК.

Рис. 7.Зависимости ВВПs и численности населения Индии

На последнем Рис. 8 представлена полученная полиномиальная зависимость для Индии, которая показала самый высокий коэффициент корреляции R2=0,992, что позволяет произвести прогнозирование ВВП с точностью почти 100%.

Рис. 8.Зависимость ВВПs=f(t) для Индии

Ниже в таблице представлен прогноз ВВП, основанный на полученных полиномиальных зависимостях для стран БРИК с использованием функции линеаризации.

Табл. Прогноз ВВП для стран БРИК до 2022 года