Pénzügyi szolgáltatások mérése a szolgáltatás-külkereskedelemben

Kovács Tamás (2021) Pénzügyi szolgáltatások mérése a szolgáltatás-külkereskedelemben. Pénzügyi és Számviteli Kar.

	PDF Szakdolgozat_Kovács Tamás.pdf Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg Download (968kB)
	PDF Titkosítási kérelem.pdf Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg Download (510kB)
	PDF Összefoglaló_Kovács Tamás.pdf Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg Download (207kB)

Absztrakt (kivonat)

A szolgáltatások igénybevétele / értékesítése és a termékek eladása / vétele az emberiség igényeinek kielégítésének két különböző megtestesítő cselekvése. A 21. században a szolgáltatások erőteljes technológiai fejlődésen mennek keresztül, amely köszönhető a felhasználók nyitottságának, illetve a globalizált világ átformálódásának. Az újítások mérésére szolgál a szolgáltatás-külkereskedelem, mely Magyarország szempontjából elsődlegesen a fizetési mérlegben, azon belül a folyó fizetési mérlegben jelenik meg. Az áruk és szolgáltatások egyenlegének egyik fő alkotóelemeként jelenik meg, habár a forgalmát tekintve export, illetve import oldalon nem tölt be hangsúlyos szerepet a termék-külkereskedelemhez képest. A szolgáltatás-külkereskedelem alapvetően hat fő szolgáltatáscsoportból tevődik össze, melynek egyik legkiemelkedőbb része az üzleti szolgáltatások. Ezen csoporton belül található meg a pénzügyi szolgáltatások is. A mértékét tekintve nem a legbefolyásosabbak közé tartozik, de versenyez olyan csoportokkal, mint a számítástechnikai szolgáltatások vagy a szellemi tulajdon használatáért fizetett/ kapott díjak. A pénzügyi szolgáltatások alapvetően három nagy összetevőből tevődik össze. Elsőként meg kell említeni az adatszolgáltatók által kérdőíveken keresztül beküldött adatokat, mely az OSAP 1470, nemzetközi üzleti és szállítási szolgáltatások adatgyűjtés részét képezi. Másodszor két jelentősebb adatátvétel is képviselteti magát. Az egyik a FISIM, vagyis a pénzügyi szolgáltatások közvetetten mért díja, a másik pedig a konverziós díj. Mind a kettő forgalma egyaránt export, illetve import oldalon nagyban meghatározza az aggregált adatok alakulását évről évre. Habár a hipotézisem felállítása során nem ezen adatátvételekre fókuszáltam, hanem a másik lényeges pontra, az adatszolgáltatók adatainak pótlására. Az állításomban megemlítettem, hogy a forgalmak pótlására csakis a pénzügyi szolgáltatások évről évre változó növekedési szorzója van hatással. A hipotézisem igazolására / cáfolására két matematikai – statisztikai módszerre esett a választásom: faktoranalízisre és a klaszterelemzésre.A faktoranalízis során arra voltam kíváncsi, hogy a különböző vállalati jellemzők (ágazat, tulajdonosi szerkezet, VIP kategória, létszámkategória) és a negyedéves, éves növekedési szorzók között fennáll-e, illetve milyen mértékű korrelációs kapcsolat alakult ki. Továbbá az a tény megvizsgálása is fontos volt, hogy ezen változók különböző faktorokba sorolásával, létrehozható-e másmilyen logikán alapuló pótlási módszertan. A faktoranalízis vizsgálatának kezdeti szakaszában már látszódott, hogy alapvetően minimális a korrelációs kapcsolat mértéke a növekedési szorzók és a vállalati jellemzők között, de fennállt a kapcsolat. Az eljárás során a jobb eredmény reményében, ki kellett venni a modellből a létszámkategória és a tulajdonosi szerkezet változóját. A végleges eredmény megkapása során pedig beigazolódott a gyanú, amely már az elején látszódott, hogy nem lehetséges a megfelelő összetettségű faktorok létrehozása. Három faktor alakult ki, melyben az egyikben csakis import, másikban az export oldali növekedési szorzók szerepeltek. A harmadikban pedig az ágazati csoport változója. Összességében elmondható, hogy a faktoranalízis rávilágított arra, hogy maga a változók között fennáll a korrelációs kapcsolat, de a faktorba sorolások által nem kapunk megoldást az adatszolgáltatók pótlására. A klaszterelemzés során már az egyedeink, vagyis az adatszolgáltatóink csoportosítására törekedtem. A megfelelő eredmény elérésének érdekében a hierarchikus, agglomeratív módszerre esett a választásom, ahol három eljárást vettem górcső alá. Ezek között az eltérés a klaszterek között távolság mértékében jelentkezik, melyek a következők voltak: Within Groups, Between Groups és a Ward. Mindegyik vizsgálata ugyanazon folyamaton ment keresztül. Elsőként a klaszterszámokon belüli darabszám megoszlások szolgáltak információ tartalommal, hiszen törekedtem arra, hogy a három – négy – öt klaszterszámúak kerüljenek előtérbe. A különböző vállalati jellemzők következett a darabszámok után, majd következett az ágazati megoszlások. Végül pedig az import és export negyedéves, éves növekedési szorzók alakulása a különböző klaszterekben. A klaszterelemzés általam választott három eljárásából a legalkalmasabb a Within Groups volt. Itt a különböző klaszterekben más-más ágazati csoportból, tulajdonosi szerkezetből, létszámkategóriából származó adatszolgáltatók szerepeltek, melyek eltérő mértékű negyedéves, éves növekedési szorzókat generáltak. Elmondható a kapott eredmények alapján, hogy a hipotézisem megcáfolásra került, hiszen a különböző egyedek másféle vállalati jellemzőkkel rendelkeznek, szóval nem csak a növekedési szorzók vannak hatással az adatszolgáltatók pótlására.

Intézmény

Budapesti Gazdasági Egyetem

Kar

Pénzügyi és Számviteli Kar

Tanszék

Pénzügy Tanszék

Tudományterület/tudományág

NEM RÉSZLETEZETT

Szak

Pénzügyi

Mű típusa:	diplomadolgozat (NEM RÉSZLETEZETT)
Kulcsszavak:	faktoranalízis, klaszterelemzés, külkereskedelem, statisztikai adatszolgáltatás, szolgáltatás
SWORD Depositor:	Archive User
Felhasználói azonosító szám (ID):	Archive User
Rekord készítés dátuma:	2022. Okt. 03. 08:43
Utolsó módosítás:	2022. Okt. 03. 08:43

Actions (login required)

Tétel nézet