电邮这篇文章 Оценка влияния таможенных и экономических факторов на ввоз автомобилей в Россию с помощью регрессионного анализа
- 作者: 1
-
隶属关系:
- Самарский государственный технический университет
- 期: 卷 2 (2025)
- 页面: 425-426
- 栏目: ЧАСТЬ II. Таможенное дело
- ##submission.dateSubmitted##: 27.04.2025
- ##submission.dateAccepted##: 28.05.2025
- ##submission.datePublished##: 06.11.2025
- URL: https://gynecology.orscience.ru/osnk-sr2025/article/view/678928
- ID: 678928
如何引用文章
全文:
详细
Обоснование. Актуальность исследования подтверждается значительным дисбалансом между объемом продаж автомобилей на внутреннем рынке и уровнем их производства в России за период с 2002 по 2024 годы (рис. 1). Высокий спрос на автомобили при недостаточном внутреннем производстве подчеркивает важность импорта автомобилей для поддержания баланса на рынке [1].
Цель — проведение оценки влияния таможенных и экономических факторов на объемы ввоза автомобилей в Россию с использованием регрессионного анализа.
Методы. Решение задач исследования проведено на основании методов математической статистики и аналитической обработки 23 таможенных и экономических факторов [2], полученных из открытых источников (баз данных ФТС России [3], Федеральной службы государственной статистики (Росстат) [4], ООО «Автостат» [5]). Расчеты осуществлялись в программе IBM SPSS Statistics [6].
Рис. 1. Объемы продаж и производства автомобилей в России за период 2002–2024 гг., млн шт.
Результаты. Разработана методика анализа, включающая последовательные этапы отбора релевантных и статистически значимых факторов с применением методов корреляционного и регрессионного анализа. На последнем этапе анализа использовался метод пошаговой регрессии, который позволил получить значения трех статистически значимых коэффициентов регрессии для выбранной мультипликативной модели ввоза автомобилей в Россию (табл. 1). Проверка качества модели показала: высокую детерминацию (R2 = 0,992), высокую точность моделирования (стандартная ошибка 0,07), отсутствие автокорреляции остатков (статистика Дарбина–Уотсона 1,639), статистическую значимость модели (F-статистика 776,723; p < 0,001). Проверка значимости полученных коэффициентов модели показала: отсутствие мультиколлинеарности (коэффициент инфляции дисперсии VIF < 10 для всех переменных (максимальный VIF = 1,792 для зарплаты)), t-тесты (статистика Стьюдента) для всех коэффициентов (|t| > 2 при p < 0.001), что подтверждает гипотезу о неслучайности связи между коэффициентами.
Таблица 1. Интерпретация результатов и основные выводы
Фактор | Значение | Интерпретация | Выводы (предложения) |
Стоимость | +1,03 | 1 % рост стоимости → Высокая чувствительность | Эффект масштаба: чем больше ввозят, |
Спрос на премиум-авто: рост стоимости | |||
Среднегодовая | –0,34 | 1 % рост зарплаты → Нестандартный эффект | Насыщение рынка: люди с высокими |
Данные по зарплате могут отражать нецелевую | |||
Среднегодовая | 0,15 | 1 % рост инфляции → | Инфляционные ожидания: люди покупают |
Курс валюты: инфляция может коррелировать с |
Выводы. Проведенное исследование позволило выявить статистически значимые ключевые факторы, влияющие на объемы ввоза автомобилей в Россию, и предложить некоторые практические рекомендации по изменению ценовой политики, учету в модели доходов населения и возможных макроэкономических рисков.
全文:
Обоснование. Актуальность исследования подтверждается значительным дисбалансом между объемом продаж автомобилей на внутреннем рынке и уровнем их производства в России за период с 2002 по 2024 годы (рис. 1). Высокий спрос на автомобили при недостаточном внутреннем производстве подчеркивает важность импорта автомобилей для поддержания баланса на рынке [1].
Цель — проведение оценки влияния таможенных и экономических факторов на объемы ввоза автомобилей в Россию с использованием регрессионного анализа.
Методы. Решение задач исследования проведено на основании методов математической статистики и аналитической обработки 23 таможенных и экономических факторов [2], полученных из открытых источников (баз данных ФТС России [3], Федеральной службы государственной статистики (Росстат) [4], ООО «Автостат» [5]). Расчеты осуществлялись в программе IBM SPSS Statistics [6].
Рис. 1. Объемы продаж и производства автомобилей в России за период 2002–2024 гг., млн шт.
Результаты. Разработана методика анализа, включающая последовательные этапы отбора релевантных и статистически значимых факторов с применением методов корреляционного и регрессионного анализа. На последнем этапе анализа использовался метод пошаговой регрессии, который позволил получить значения трех статистически значимых коэффициентов регрессии для выбранной мультипликативной модели ввоза автомобилей в Россию (табл. 1). Проверка качества модели показала: высокую детерминацию (R2 = 0,992), высокую точность моделирования (стандартная ошибка 0,07), отсутствие автокорреляции остатков (статистика Дарбина–Уотсона 1,639), статистическую значимость модели (F-статистика 776,723; p < 0,001). Проверка значимости полученных коэффициентов модели показала: отсутствие мультиколлинеарности (коэффициент инфляции дисперсии VIF < 10 для всех переменных (максимальный VIF = 1,792 для зарплаты)), t-тесты (статистика Стьюдента) для всех коэффициентов (|t| > 2 при p < 0.001), что подтверждает гипотезу о неслучайности связи между коэффициентами.
Таблица 1. Интерпретация результатов и основные выводы
Фактор | Значение | Интерпретация | Выводы (предложения) |
Стоимость | +1,03 | 1 % рост стоимости → Высокая чувствительность | Эффект масштаба: чем больше ввозят, |
Спрос на премиум-авто: рост стоимости | |||
Среднегодовая | –0,34 | 1 % рост зарплаты → Нестандартный эффект | Насыщение рынка: люди с высокими |
Данные по зарплате могут отражать нецелевую | |||
Среднегодовая | 0,15 | 1 % рост инфляции → | Инфляционные ожидания: люди покупают |
Курс валюты: инфляция может коррелировать с |
Выводы. Проведенное исследование позволило выявить статистически значимые ключевые факторы, влияющие на объемы ввоза автомобилей в Россию, и предложить некоторые практические рекомендации по изменению ценовой политики, учету в модели доходов населения и возможных макроэкономических рисков.
作者简介
Самарский государственный технический университет
编辑信件的主要联系方式.
Email: annerotaru@yandex.ru
студентка, группа 5-ТЭФ-13, теплоэнергетический факультет
俄罗斯联邦, Самара参考
- Лейзин И.Б., Неуструева А.С. Анализ автомобильного рынка России // Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования. 2020. № 7(49). С. 118–124. doi: 10.47581/2020/10.23.PS85/IE/7/49.018 EDN: CJYJGK
- Калугина О.В., Рохчин В.Е. Влияние макроэкономических факторов на развитие российского автомобильного рынка // Проблемы современной экономики. 2015. № 2(54) [Internet]. EDN: UFHFMP
- Итоги внешней торговли со странами дальнего зарубежья. Итоги внешней торговли со странами дальнего зарубежья за Январь 2022 (млрд. долларов) В: Федеральная таможеная служба [Internet]. Режим доступа: https://customs.gov.ru/folder/505 Дата обращения: 19.03.2025.
- Товарная структура экспорта и импорта Российской Федерации. В: Росстат [Internet]. Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/statistics/vneshnyaya_torgovlya Дата обращения: 19.03.2025.
- Рынок новых легковых автомобилей в 2024 году вырос на 48 %. В: Автостат Инфо [Internet]. Режим доступа: https://www.avtostat-info.com/News/11977 Дата обращения: 19.03.2025.
- IBM SPSS software [Internet]. Режим доступа: https://www.ibm.com/spss Дата обращения: 19.03.2025.
补充文件
