Экономика Перу

1.3 Экономика Перу

 

Основу национальной экономики Перу составляют сельское хозяйство, горнорудная промышленность и рыболовство. Природно-географические особенности Перу во многом определили производственную специализацию Перу. Доступ к океану позволил Перу заниматься рыболовством и, благодаря этому, держать в мире лидирующие позиции по экспорту морепродуктов и первое место по экспорту рыбной муки.

Около 30% обрабатываемых земель Перу находятся в Косте, 60% – в Сьерре, остальные 10% приходятся на Сельву. Хотя в сельском хозяйстве занято 40% экономически активного населения, сельскохозяйственное производство дает 13,2% ВВП.

Основные сельскохозяйственные культуры прибрежных областей –рис, хлопчатник и сахарный тростник. Здесь же выращиваются кукуруза, табак и фрукты. В горах основными культурами являются картофель, кукуруза, ячмень, кассава (маниок) и ямс, а в долинах и в нижней части восточных склонов Анд – кофе, бобы, какао, чай и кока.

Кустарник кока, из листьев которого вырабатывается кокаин, представляет собой культуру, традиционно возделываемую американскими индейцами. В конце 1970-х годов, когда коку начали экспортировать в Боливию и Колумбию в виде или пасты-полуфабриката, или уже полностью очищенного кокаина, выращивание коки стало прибыльным делом. По оценкам на 1996, площадь плантаций коки составляла 94,4 тыс. га, и на них было занято ок. 300 тыс. крестьян. Считается, что плантации Перу дают две трети мировой продукции кокаина, а годовой доход от кокаинового бизнеса составляет от 600 до 800 млн. долл.

Около пятой части земель занято под пастбища, однако производство мясомолочных продуктов не удовлетворяет потребности населения. Значительную роль в горных районах играет животноводство, причем основное хозяйственное значение имеет овцеводство. Перу экспортирует шерсть, кожу и шкуры животных.

Лесное хозяйство. Лесами покрыто около двух третей территории страны, главным образом на восточных склонах Анд и в бассейне Амазонки. Большинство наиболее ценных лесопродуктов, включая каучук, хинин и лекарственные растения, дают горные леса. Из лесоматериалов наибольшее экспортное значение имеет красное дерево. Основная часть лесопродуктов вывозится через Икитос – речной порт на Амазонке.

Рыболовство. На 1950-е годы приходится активное развитие рыбных промыслов, и к началу 1960-х годов Перу занимало ведущее положение в мире по объему товарного улова. Перевылов и периодические изменения течений в Тихом океане вызвали падение уловов с 11,5 млн. т в период 1969–1971 до 2,3 млн. т в 1980–1983. К 1991 уловы снова возросли до 6,9 млн. т, причем основную массу промысловых рыб составляют сардины и анчоусы, которые идут на экспорт, а частично перерабатываются в рыбную муку.

Горнодобывающая промышленность. Со времен испанского колониального владычества Перу славилось богатствами своих недр. Самыми важными из рудных ископаемых являются медь, цинк, золото, свинец и серебро. В небольших количествах добывается каменный уголь.

Большинство рудников находится в районах Серро-де-Паско в Центральных Андах, Токепала и Куахоне на юге горной области и Маркона на побережье. Месторождение медной руды Токепала и связанные с ним залежи на юге Перу считаются крупнейшими в мире. Годовая добыча меди в 1990-е годы составляла ок. 375 тыс. т.

Нефть добывается в северной части прибрежной области с 1863. В 1970-х годах началась разработка вновь открытых крупных месторождений на морском дне у западного побережья и к востоку от Анд. В 1992 в стране было добыто 42,3 млн. баррелей сырой нефти. Недра восточных районов, покрытых джунглями, содержат большие запасы природного газа.

Глава 2. Корреляционный анализ экономики

 

2.1 Анализ основных показателей прироста иностранных инвестиций

 

Таблица 1 Исходные данные

Годы	ВВП		Инвестиции				Население		ВВП на душу
	Перу	Сингапур	Перу		Сингапур		Перу	Сингапур	Перу	Сингапур
			flow	stock	flow	stock
1970	9662	91505	-14	-	-	-	13193	816111	444	112
1971	6532	98562	-3	-	-	-	13567	836575	481	118
1972	7244	112161	60	-	-	-	13951	856684	519	131
1973	8668	136400	96	-	-	-	14115	876160	604	156
1974	10929	142255	62	-	-	-	14749	893220	741	159
1975	13332	161162	81	-	-	-	15161	911807	880	177
1976	12730	151628	72	-	-	-	15962	927548	817	163
1977	11475	172119	42	-	-	-	16012	941975	717	183
1978	9851	214160	17	-	-	-	16447	955438	599	224
1979	12963	263190	37	-	-	-	16886	968388	745	272
1980	16740	306520	27	890	57	1074	17325	981235	966	312
1981	20448	293852	125	965	265	1339	17763	993977	1151	296
1982	20801	295370	48	1022	430	1400	18200	1006632	1143	293
1983	16142	317352	38	1092	916	2685	18638	1019967	866	311
1984	12323	313237	-89	1119	1419	4104	19079	1033202	887	305
1985	13210	309083	1	1130	1956	6060	19523	1047715	748	295
1986	21725	304118	22	1152	2244	8304	19972	1063118	1088	286
1987	35966	329851	32	1173	2314	10617	20422	1079915	1743	305
1988	31082	411139	26	1296	3194	13811	20872	1096826	1489	377
1989	11947	459782	59	1287	3393	17204	21320	1113313	1639	413
1990	29281	404494	41	1330	1187	20231	21762	1128790	1332	396
1991	11544	424117	-7	1370	4366	25057	22199	1143047	1556	371
1992	36083	499859	-79	1504	11008	36064	22628	1156259	1595	432
1993	11835	641023	761	1642	27515	63579	23050	1168652	1511	549
1994	44910	962653	3289	4451	33767	74151	23320	1180625	1914	494
1995	53635	752360	2557	5510	37521	101098	23857	1192324	2248	635
1996	59613	892014	1171	6720	41726	128023	24242	1204238	2302	741
1997	59130	985032	2139	7753	45257	153995	23213	1215797	2402	810
1998	56752	1045199	1644	8297	45323	175156	24973	1227016	2273	852
1999	51553	1098832	1940	9791	40319	186189	25322	1237730	2036	888
2000	53336	1192836	810	11062	40715	193118	25663	1247777	2078	956
2001	53954	1316596	1144	11835	32878	203142	25995	1257144	2076	1047
2002	57059	1154040	2156	12549	52743	216503	26321	1265938	2168	1149
2003	61504	1647918	1335	12876	53505	228371	26641	1274276	2309	1293
2004	23662	1936502	1599	13310	60360	245327	22359	1282336	2964	1510
2005	79382	2278419	2579	19689	72406	273454	27274	1290336	2911	1766
2006	90048	2666772	3327	19356	23328	292559	27969	1298049	3264	2054

Таблица 2 Темпы прироста показателей для Перу

Годы	Абсолютные значения					Темпы прироста
	ВВП, у1	Инвестиции		Население, у4	ВВП на душу	ВВП	Инвестиции		Население	ВВП на душу
		flow, у2	stock, у3				flow	stock
1970	9662	-14	-	13193	444
1971	6532	-3	-	13567	481	1,11	-	-	1,03	1,08
1972	7244	60	-	13951	519	1,11	-	-	1,03	1,08
1973	8668	96	-	14115	604	1,20	-	-	1,03	1,16
1974	10929	62	-	14749	741	1,26	-	-	1,03	1,23
1975	13332	81	-	15161	880	1,22	-	-	1,03	1,19
1976	12730	72	-	15962	817	0,95	-	-	1,03	0,93
1977	11475	42	-	16012	717	0,90	-	-	1,03	0,88
1978	9851	17	-	16447	599	0,86	-	-	1,03	0,84
1979	12963	37	-	16886	745	1,28	-	-	1,03	1,24
1980	16740	27	890	17325	966	1,33	-	-	1,03	1,30
1981	20448	125	965	17763	1151	1,22	4,63	1,08	1,03	1,19
1982	20801	48	1022	18200	1143	1,02	0,38	1,06	1,02	0,99
1983	16142	38	1092	18638	866	0,78	0,79	1,07	1,02	0,76
1984	12323	-89	1119	19079	887	1,05	-2,11	1,02	1,02	1,02
1985	13210	1	1130	19523	748	0,86	-0,01	1,01	1,02	0,84
1986	21725	22	1152	19972	1088	1,49	22,00	1,02	1,02	1,45
1987	35966	32	1173	20422	1743	1,64	1,45	1,02	1,02	1,60
1988	31082	26	1296	20872	1489	0,87	0,81	1,07	1,02	0,85
1989	11947	59	1287	21320	1639	1,12	2,27	1,02	1,02	1,10
1990	29281	41	1330	21762	1332	0,84	0,23	1,03	1,02	0,82
1991	11544	-7	1370	22199	1556	1,18	-0,17	1,03	1,02	1,16
1992	36083	-79	1504	22628	1595	1,04	11,29	1,10	1,02	1,02
1993	11835	761	1642	23050	1511	0,97	-9,63	1,09	1,02	0,95
1994	44910	3289	4451	23320	1914	1,29	4,32	2,71	1,02	1,27
1995	53635	2557	5510	23857	2248	1,19	0,78	1,24	1,02	1,17
1996	59613	1171	6720	24242	2302	1,04	1,36	1,22	1,02	1,02
1997	59130	2139	7753	23213	2402	1,06	0,62	1,15	1,02	1,04
1998	56752	1644	8297	24973	2273	0,96	0,77	1,07	1,01	0,95
1999	51553	1940	9791	25322	2036	0,91	1,18	1,18	1,01	0,90
2000	53336	810	11062	25663	2078	1,03	0,42	1,13	1,01	1,02
2001	53954	1144	11835	25995	2076	1,01	1,41	1,07	1,01	1,00
2002	57059	2156	12549	26321	2168	1,06	1,88	1,06	1,01	1,04
2003	61504	1335	12876	26641	2309	1,08	0,62	1,03	1,01	1,06
2004	23662	1599	13310	22359	2964	1,13	1,20	1,03	1,01	1,12
2005	79382	2579	19689	27274	2911	1,14	1,61	1,19	1,01	1,13
2006	90048	3327	19356	27969	3264	1,13	1,11	1,22	1,01	1,12
Средний коэффициент роста						1,08	1,21	1,13	1,02	1,06

Таблица 3 Темпы прироста показателей для Сингапура

Годы	Абсолютные значения					Темпы прироста
	ВВП, у1	Инвестиции		Население, у4	ВВП на душу	ВВП	Инвестиции		Население	ВВП на душу
		flow, у2	stock, у3				flow	stock
1970	91505			816111	112
1971	98562	-	-	836575	118	1,08	-	-	1,02	1,05
1972	112161	-	-	856684	131	1,14	-	-	1,02	1,11
1973	136400	-	-	876160	156	1,22	-	-	1,02	1,19
1974	142255	-	-	893220	159	1,04	-	-	1,02	1,02
1975	161162	-	-	911807	177	1,13	-	-	1,02	1,11
1976	151628	-	-	927548	163	0,94	-	-	1,02	0,92
1977	172119	-	-	941975	183	1,14	-	-	1,02	1,12
1978	214160	-	-	955438	224	1,24	-	-	1,01	1,23
1979	263190	0	-	968388	272	1,23	-	-	1,01	1,21
1980	306520	57	1074	981235	312	1,16	-	-	1,01	1,15
1981	293852	265	1339	993977	296	0,96	4,65	1,25	1,01	0,95
1982	295370	430	1400	1006632	293	1,01	1,62	1,32	1,01	0,99
1983	317352	916	2685	1019967	311	1,07	2,13	1,52	1,01	1,06
1984	313237	1419	4104	1033202	305	0,99	1,55	1,53	1,01	0,98
1985	309083	1956	6060	1047715	295	0,98	1,38	1,48	1,01	0,97
1986	304118	2244	8304	1063118	286	0,98	1,15	1,37	1,01	0,97
1987	329851	2314	10617	1079915	305	1,08	1,03	1,28	1,02	1,07
1988	411139	3194	13811	1096826	377	1,25	1,38	1,30	1,02	1,23
1989	459782	3393	17204	1113313	413	1,11	1,06	1,25	1,02	1,10
1990	404494	1187	20231	1128790	396	0,88	1,03	1,20	1,01	0,87
1991	424117	4366	25057	1143047	371	1,05	1,25	1,21	1,01	1,04
1992	499859	11008	36064	1156259	432	1,18	2,52	1,44	1,01	1,17
1993	641023	27515	63579	1168652	549	1,28	2,50	1,76	1,01	1,27
1994	962653	33767	74151	1180625	494	0,91	1,23	1,17	1,01	0,90
1995	752360	37521	101098	1192324	635	1,30	1,11	1,36	1,01	1,29
1996	892014	41726	128023	1204238	741	1,18	1,11	1,27	1,01	1,17
1997	985032	45257	153995	1215797	810	1,10	1,08	1,20	1,01	1,09
1998	1045199	45323	175156	1227016	852	1,06	1,00	1,14	1,01	1,05
1999	1098832	40319	186189	1237730	888	1,05	0,89	1,06	1,01	1,04
2000	1192836	40715	193118	1247777	956	1,09	1,01	1,04	1,01	1,08
2001	1316596	32878	203142	1257144	1047	1,10	1,15	1,05	1,01	1,10
2002	1154040	52743	216503	1265938	1149	1,10	1,13	1,07	1,01	1,10
2003	1647918	53505	228371	1274276	1293	1,13	1,01	1,05	1,01	1,13
2004	1936502	60360	245327	1282336	1510	1,18	1,13	1,07	1,01	1,17
2005	2278419	72406	273454	1290336	1766	1,18	1,20	1,11	1,01	1,17
2006	2666772	23328	292559	1298049	2054	1,17	0,96	1,08	1,01	1,16
Средний коэффициент роста						1,10	1,31	1,24	1,01	1,09

Коэффициент роста цепным методом рассчитывается по формуле:

К_pц = . (1)

Средний коэффициент роста цепным методом рассчитывается по формуле:

. (2)

Как следует из сравнительного анализа динамики данных социально-экономических показателей развития, Сингапур превосходит Перу по всем показателям роста, кроме темпов роста численности населения. При этом особенно заметно преимущество Сингапура по сравнению с Перу в темпах роста привлечения в страну иностранных инвестиций, как flow, так и stock.

Поскольку Сингапур более заметно превосходит Перу в темпах роста ВВП, чем Перу превосходит Сингапур в темпах роста населения, то как следствие Сингапур имеет более высокие темпы роста среднедушевого ВВП.

Таблица 4 Расчетные корреляции ВВП и инвестиций flow для Перу

Годы	х1	х2	х12	х2х1		х2-	(х2-)2	х22	х2-	(х2-)2
1970	9662	-14	11363044	-82068	-359	114,9	118956,9	196	-813,6	661936,2
1971	6532	-3	42667024	-19596	-331	328,1	107632,0	9	-802,6	644196,1
1972	7244	60	52475536	433240	-302	361,5	130714,6	3600	-739,6	547000,2
1973	8668	96	75111224	832128	-242	338,4	111545,0	9216	-703,6	495045,4
1974	10929	62	119443041	677598	-149	210,6	44355,6	3844	-737,6	544045,8
1975	13332	81	178115716	1081026	-48	129,3	16717,4	6561	-718,6	516378,2
1976	12730	72	162052900	916560	-74	115,9	21275,5	5184	-727,6	529393,9
1977	11475	42	131675625	481950	-126	167,9	28206,3	1764	-757,6	573949,6
1978	9851	17	97042201	167327	-193	210,3	44232,0	289	-782,6	612454,3
1979	12963	37	196331889	325571	-80	117,0	13680,2	1323	-762,6	961550,5
1980	16740	27	280227600	451980	93	-65,6	4298,6	729	-772,6	592302,4
1981	20448	125	418120704	2556000	232	-121,5	14751,5	15625	-674,6	455077,9
1982	20801	48	432681601	998448	261	-213,1	45414,2	2304	-751,6	564894,4
1983	16142	38	260564164	613396	68	-29,7	884,8	1444	-761,6	960026,3
1984	12323	-89	286387929	-1506147	100	-189,2	35781,1	7921	-888,6	789600,4
1985	13210	1	211152100	13210	4	-3,2	10,0	1	-798,6	637753,3
1986	21725	22	471975625	477950	304	-277,5	40081,0	484	-777,6	603253,4
1987	35966	32	1266363396	1138752	875	-842,7	710180,6	1024	-767,6	969201,5
1988	31082	26	966090724	808132	688	-661,8	437971,9	676	-773,6	598448,6
1989	11947	59	1221292809	2061873	848	-789,2	622839,8	1181	-740,6	548480,4
1990	29281	41	857340061	1200521	613	-572,0	324009,2	1681	-796,6	575325,8
1991	11544	-7	1193287936	-241808	831	-838,5	703042,8	49	-806,6	650594,8
1992	36083	-79	1301982889	-2850557	895	-974,3	949355,9	6241	-878,6	771928,5
1993	11835	761	1211177225	26509435	844	-82,6	6815,1	579121	-38,6	1489,5
1994	44910	3289	2012308100	147708990	1262	2027,3	4109975,9	10817521	2489,4	6197139,3
1995	53635	2557	2876713225	137144235	1624	933,2	870857,2	6538249	1757,4	3088473,8
1996	59613	1171	3115090923	193722323	1714	1756,8	3086362,5	12047841	2671,4	7136406,8
1997	59130	2139	1196352300	126479070	1852	287,1	82449,7	4575321	1339,4	1794006,8
1998	56752	1644	3220789504	93300288	1753	-109,2	11917,3	2702736	844,4	713020,5
1999	51553	1940	2657711809	100012820	1537	402,6	163451,4	3763600	1140,4	1300524,5
2000	53336	810	2844728896	43202160	1611	-801,4	642231,4	656100	10,4	108,3
2001	53954	1144	2911011116	61400376	1637	-493,0	243090,4	1308736	114,4	118615,1
2002	57059	2156	3255729481	123019204	1766	390,1	152172,1	3248336	1356,4	1839835,6
2003	61504	1335	3782742016	82107840	1950	-615,4	378700,8	1782225	535,4	286696,9
2004	23662	1599	4852794244	111389538	2289	-230,0	476051,6	2556801	799,4	639049,0
2005	79382	2579	6301501924	204726178	2232	-113,4	12852,8	6651241	1779,4	3166283,6
2006	90048	3327	8108642304	312196416	3135	332,0	110199,4	12020089	2667,4	7115051,6
Итого	1249705	30465	60875326351	1773925359	30465,00	0,0	14914862,5	70721609,0	0,0	47065602,9
В среднем	33775,8	799,6	1645279090,6	47943928,6	799,6	0,0	403104,4	1911394,8	0,0	1272043,3

Приведем расчет корреляционной зависимости на примере ВВП и инвестиций flow для Перу.

Проведем визуальный анализ данных путем построения корреляционного поля зависимости инвестиций flow от ВВП.

Рисунок 1 Корреляционное поле зависимости инвестиций flow от ВВП

Проанализировав данные и их графическое изображение, можно сделать предположение, что связь между признаками линейная и она описывается уравнением прямой:

х₂ = а₀ + а₁ ∙ х₁. (3)

Определим параметры уравнения прямой на основе метода наименьших квадратов, решив систем нормальных уравнений.

(4)

Откуда:

 (5)

(6)

По формулам (5), (6) вычислим а₀, а₁, используя расчетные данные таблицы 4.

.

.

Вычислив параметры, получим следующее уравнение регрессии:

х₂ = -602,190 + 0,042 ∙ х₁.

Следовательно, с увеличением ВВП на 1 млн.долл., инвестиции flow увеличатся на 0,42% млн.долл.

Значимость коэффициентов регрессии проверим по t-критерию Стьюдента. Вычислим расчетные значения t-критерия по формулам:

для параметра а₀:

 , (7)

для параметра а₁:

 , (8)

где n - объем выборки,

среднее квадратическое отклонение результативного признака у от выровненных значений у_х:

, (9)

среднее квадратическое отклонение факторного признака х от общей средней :

. (10)

Находим:

, ,

 , .

Вычисленные значения t_a0 и t_a1 сравнивают с критическими (табличными) t, которые определяют по таблице Стьюдента с учетом принятого уровня значимости а и числом степеней свободы вариации v = n -2 = 37-2 =35. В социально-экономических исследованиях уровень значимости а обычно принимают равным 0,05. Параметр признается значимым при условии, если t_расч> t_табл.

Так как t_расча0 = 5,611 больше t_табл = 3,000, параметр а₀ признается значимым, т.е. в этом случае мало вероятно, что найденное значение параметра обусловлено только случайными совпадениями.

Так как t_расча1 = 8,686 больше t_табл = 3,000, следовательно, параметр а₁ также признается значимым.

Выявим тесноту корреляционной связи между х и у с помощью линейного коэффициента корреляции, используя формулу:

.(11)

.

Т.к. линейный коэффициент корреляции r = 0,827, то связь между инвестициями flow и ВВП прямая, очень высокая связь.

Значимость линейного коэффициента корреляции определяется помощью t-критерия Стьюдента (число степеней свободы = 35, уровень значимости а = 0,05) по формуле:

. (12)

.

Так как = 8,686 больше t_табл = 3,000, следовательно, коэффициент корреляции признается значимым.

Определим линейный коэффициент детерминации r²:

r² = 0,827² = 0,683.

Он показывает, что 68,3% вариации инвестиций flow обусловлено вариацией ВВП.

Теоретическое корреляционное отношение η определим по формуле:

. (13)

.

Т.к. r = η, то будем считать, что линейная форма связи между х₁ и х₂, выбрана верно.

Аналогично проведем расчет корреляции для остальных параметров.

Таблица 5 Расчетные корреляции инвестиций flow и stock для Перу

Годы	х2	х3	х22	х3х2		х3-	(х3 -)2	х32	х3 -	(х3 -)2
1980	27	890	729	24030	2301	-1411,0	1990797,4	792100	-4900,1	24011088,9
1981	125	965	15625	120625	2626	-1661,0	2796816,8	931225	-4825,1	23281237,2
1982	48	1022	2304	49056	2371	-1118,6	1818726,6	1044484	-4768,1	22711883,6
1983	38	1092	1444	41496	2337	-1245,4	1551113,8	1192324	-4238,1	22072248,0
1984	-89	1119	7921	-99591	1916	-797,2	635603,7	1252161	-3271,1	21819279,0
1985	1	1130	1	1130	2215	-1084,7	1176635,7	1240000	-3260,1	21716635,6
1986	22	1152	484	25114	2284	-1132,4	1282270,7	1327104	-3238,1	21512074,7
1987	32	1173	1024	37536	2318	-1144,5	1309968,3	1375929	-3217,1	21317715,0
1988	26	1296	676	32708	2298	-1039,6	1080850,8	1962564	-4532,1	20540031,1
1989	59	1287	1181	75933	2407	-1120,1	1254965,3	1656323	-4503,1	20278009,7
1990	41	1330	1681	54530	2117	-1017,4	1035075,4	1768900	-4320,1	19892591,1
1991	-7	1370	49	-9590	2188	-818,2	621115,9	1840000	-4420,1	19537382,2
1992	-79	1504	6241	-118816	1949	-445,4	198391,9	2262016	-4286,1	18370748,5
1993	761	1642	579121	1249562	4735	-3093,2	9568091,5	2236164	-4148,1	17206825,8
1994	3289	4451	10817521	13239339	13119	-8668,2	75138177,8	19811401	-1339,1	1793218,6
1995	2557	5510	6538249	14089070	10232	-5181,6	26848812,5	30360100	-280,1	78322,2
1996	1171	6720	12047841	23325120	13400	-7002,8	49039524,8	45196400	929,9	864233,3
1997	2139	7753	4575321	16963667	9305	-1552,3	2409655,0	60109009	1962,9	3852932,8
1998	1644	8297	2702736	13640268	7664	633,3	401117,3	68840345	2506,9	6284491,9
1999	1940	9791	3763600	18994540	8645	1115,7	1312555,0	99663681	4000,9	16007111,9
2000	810	11062	656100	8960220	4898	6164,3	37998108,6	122367844	5271,9	27792812,5
2001	1144	11835	1308736	13539240	6005	9629,6	33983828,8	140067225	6044,9	36540681,7
2002	2156	12549	3248336	27055644	9362	3187,3	10196970,2	157477401	6796,9	45682579,0
2003	1335	12876	1782225	17189320	6639	6237,1	38901236,0	165791376	7085,9	50345821,3
2004	1599	13310	2556801	21282230	7514	5795,6	33968731,8	177156100	7519,9	56548728,9
2005	2579	19689	6651241	40977731	10765	5124,5	26260029,2	252320321	10098,9	101987556,8
2006	3327	19356	12020089	67107252	13710	5632,4	31882320,6	373254736	13565,9	184033111,3
Итого	29135	156333	70689577	298868194	156333,00	0,0	394253901,3	1731153083,0	0,0	825967642,7
В среднем	1079,1	5790,1	2618132,5	11023192,4	5790,1	0,0	13201996,3	64116780,9	0,0	30591394,2

Рисунок 2 Корреляционное поле зависимости инвестиций stock от инвестиций flow

Уравнение регрессии:

х₃ = 2211,412 + 3,316 ∙ х₂.

3821,256, 1205,708, 3,007, 5,437.

Вычисленные значения t_a0 и t_a1 сравнивают с критическими (табличными) t, которые определяют по таблице Стьюдента с учетом принятого уровня значимости а и числом степеней свободы вариации v = n -2 = 27-2 = 25 при уровне значимости а = 0,05.

Так как t_а0 = 3,007 меньше t_табл = 3,080, параметр а₀ признается незначимым.

Так как t_а1 = 5,437 больше t_табл = 3,080, следовательно, параметр а₁ признается значимым.

Линейный коэффициент корреляции:

 0,400.

Т.к. r = 0,400, то связь между инвестициями stock и flow, прямая, высокая связь.

Так как = 5,232 больше t_табл = 3,080, следовательно, коэффициент корреляции признается значимым.

Определим линейный коэффициент детерминации r²:

r² = 0,400² = 0,523.

Он показывает, что 52,3% вариации инвестиций stock обусловлено вариацией инвестиций flow.

Т.к. r = η, то будем считать, что линейная форма связи между х₂ и х₃, выбрана верно.