Таможенная статистика внешней торговли
Поможем в ✍️ написании учебной работы
Поможем с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой

Таможенная статистика внешней торговли

Методические указания

     Статистические данные должны быть представлены так, чтобы ими можно было пользоваться. Существует 3 основных формы представления статистических данных:

1) текстовая – включение данных в текст;

2) табличная – представление данных в таблицах;

3) графическая – выражение данных в виде графиков.

    Текстовая форма применяется при малом количестве цифр, как, например, в 1-м и 2-м вариантах контрольных заданий к данной теме.

    Табличная форма применяется чаще всего, так как является более эффективной формой представления статистических данных. В отличие от математических таблиц, которые по начальным условиям позволяют получить тот или иной результат, статистические таблицы рассказывают языком цифр об изучаемых объектах.

    Статистическая таблица – это система строк и столбцов, в которых в определенной последовательности и связи излагается статистическая информация о социально-экономических явлениях.

Таблица 5. Внешняя торговля РФ за 2000 – 2006 годы, млрд.долл. [1]

Показатель 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
Внешнеторговый оборот 149,9 155,6 168,3 212 280,6 368,9 468,4
Экспорт 105 101,9 107,3 135,9 183,2 243,6 304,5
Импорт 44,9 53,8 61 76,1 97,4 125,3 163,9
Сальдо торгового баланса 60,1 48,1 46,3 59,9 85,8 118,3 140,7
в том числе:              
со странами дальнего зарубежья              
экспорт 90,8 86,6 90,9 114,6 153 210,1 261,1
импорт 31,4 40,7 48,8 61 77,5 103,5 138,6
сальдо торгового баланса 59,3 45,9 42,1 53,6 75,5 106,6 122,5
со странами СНГ              
экспорт 14,3 15,3 16,4 21,4 30,2 33,5 43,4
импорт 13,4 13 12,2 15,1 19,9 21,8 25,2
сальдо торгового баланса 0,8 2,2 4,2 6,3 10,3 11,7 18,2

Например, в табл. 5 представлена информация о внешней торговле России, выражать которую в текстовой форме было бы неэффективным.

    Различают подлежащее и сказуемое статистической таблицы. В подлежащем указывается характеризуемый объект – либо единицы совокупности, либо группы единиц, либо совокупность в целом. В сказуемом дается характеристика подлежащего, обычно в числовой форме. Обязателен заголовок таблицы, в котором указывается к какой категории и к какому времени относятся данные таблицы.

    По характеру подлежащего статистические таблицы подразделяются на простые, групповые и комбинационные.

    В подлежащем простой таблицы объект изучения не подразделяется на группы, а дается либо перечень всех единиц совокупности, либо указывается совокупность в целом (например, табл. 7).

    В подлежащем групповой таблицы объект изучения подразделяется на группы по одному признаку. В сказуемом указываются число единиц в группах (абсолютное или в процентах) и сводные показатели по группам (например, табл. 5).

    В подлежащем комбинационной таблицы совокупность подразделяется на группы не по одному, а по нескольким признакам.

    При построении таблиц необходимо руководствоваться следующими общими правилами.     Подлежащее таблицы располагается в левой (реже – верхней) части, а сказуемое – в правой (реже – нижней). Заголовки столбцов содержат названия показателей и их единицы измерения. Итоговая строка завершает таблицу и располагается в ее конце, но иногда бывает первой: в этом случае во второй строке делается запись «в том числе», и последующие строки содержат составляющие итоговой строки.    Цифровые данные записываются с одной и той же степенью точности в пределах каждого столбца, при этом разряды чисел располагаются под разрядами, а целая часть отделяется от дробной запятой.    В таблице не должно быть пустых клеток: если данные равны нулю, то ставится знак «–» (прочерк); если данные не известны, то делается запись «сведений нет» или ставится знак «…» (троеточие). Если значение показателя не равно нулю, но первая значащая цифра появляется после принятой степени точности, то делается запись 0,0 (если, скажем, была принята степень точности 0,1).

    Иногда статистические таблицы дополняются графиками, когда ставится цель подчеркнуть какую-то особенность данных, провести их сравнение. Графическая форма является самой эффективной формой представления данных с точки зрения их восприятия. С помощью графиков достигается наглядность характеристики структуры, динамики, взаимосвязи явлений, их сравнения.

    Статистические графики – это условные изображения числовых величин и их соотношений посредством линий, геометрических фигур, рисунков или географических карт-схем. Графическая форма облегчает рассмотрение статистических данных, делает их наглядными, выразительными, обозримыми. Однако графики имеют определенные ограничения: прежде всего, график не может включить столько данных, сколько может войти в таблицу; кроме того, на графике показываются всегда округленные данные – не точные, а приблизительные. Таким образом, график используется только для изображения общей ситуации, а не деталей. Последний недостаток – трудоемкость построения графиков. Он может быть преодолен использованием персонального компьютера (например, «Мастером диаграмм» из пакета Microsoft Office Excel).

    По способу построения графики делятся на диаграммы, картограммы и картодиаграммы.

    Наиболее распространенным способом графического изображения данных являются диаграммы, которые бывают следующих видов: линейные, радиальные, точечные, плоскостные, объемные, фигурные. Вид диаграмм зависит от вида представляемых данных и задачи построения. В любом случае график обязательно сопровождается заголовком – над или под полем графика. В заголовке указывается, какой показатель изображен, по какой территории и за какое время.

    Линейные графики используются для представления количественных переменных: характеристики вариации их значений, динамики, взаимосвязи между переменными. Вариация данных анализируется с помощью полигона распределения, кумуляты (кривой «меньше, чем») и огивы (кривой «больше, чем»). Полигон распределения рассматривается в теме 5 (напр., рис. 9). Для построения кумуляты значения варьирующего признака откладываются по оси абсцисс, а на оси ординат помещаются накопленные итоги частот или частостей (от f 1 до ∑f). Для построения огивы на оси ординат помещаются накопленные итоги частот в обратном порядке (от ∑f до f 1). Кумуляту и огиву по данным табл. 4. изобразим на рис. 4.

Рис. 4. Кумулята и огива распределения товаров по величине таможенной стоимости

    Линейные графики подразделяются на одномерные, используемые для представления данных по одной переменной, и двумерные – по двум переменным. Примером одномерного линейного графика является полигон распределения, а двумерного – линия регрессии.

    При графическом изображении динамики по оси абсцисс показывается время (годы, кварталы, месяцы), а по оси ординат – значения показателей или показателя. Построим график динамики внешней торговли РФ по данным табл. 5 (см. рис. 5).

 

Рис. 5. Линейный график динамики внешней торговли РФ за 2000 – 2006 гг.

    Иногда при больших изменениях показателя прибегают к логарифмической шкале. Например, если значения показателя изменяются от 1 до 1000, то это может вызвать затруднения при построении графика. В таких случаях переходят к логарифмам значений показателя, которые не будут столь сильно различаться: lg 1 = 0, lg 1000 = 3.

    Среди плоскостных диаграмм по частоте использования выделяются столбиковые диаграммы (гистограммы), на которых показатель представляется в виде столбика, высота которого соответствует значению показателя (напр., рис. 8).

    Пропорциональность площади той или иной геометрической фигуры величине показателя лежит в основе других видов плоскостных диаграмм: треугольных, квадратных, прямоугольных. Можно использовать и сравнение площадей круга – в этом случае задается радиус окружности.

    Ленточная диаграмма представляет показатели в виде горизонтально вытянутых прямоугольников, а в остальном не отличается от столбиковой диаграммы.

    Из плоскостных диаграмм часто используется секторная диаграмма, которая применяется для иллюстрации структуры изучаемой совокупности. Вся совокупность принимается за 100%, ей соответствует общая площадь круга, площади секторов соответствуют частям совокупности. Построим секторную диаграмму структуры внешней торговли РФ в 2006 году по данным табл. 5 (см. рис. 6). При использовании компьютерных программ секторные диаграммы строятся в объемном виде, то есть не в двух, а в трех плоскостях (см. рис. 7).

     Рис. 6. Простая секторная диаграмма                Рис. 7. Объемная секторная диаграмма

    Фигурные (картинные) диаграммы усиливают наглядность изображения, так как включают рисунок изображаемого показателя, размер которого соответствует размеру показателя.

    При построении графика одинаково важно все – правильный выбор графического изображения, пропорций, соблюдение правил оформления графиков.

    Картограммы и картодиаграммы применяются для изображения географической характеристики изучаемых явлений. Они показывают размещение изучаемого явления, его интенсивность на определенной территории – в республике, области, экономическом или административном округе и т.д. (напр., см. рис. 2).


Наименование индекса Формула расчёта индекса Что показывает индекс Что показывает значение индекса, уменьшенное на 100 % Что показывает разность числителя и знаменателя
1 2 3 4 5
Индекс физического объёма реализации продукции, товара Во сколько раз изменилась стоимость продукции в результате изменения объёмов продаж (физического объёма) На сколько процентов изменилась стоимость за счёт изменения объёмов продаж На сколько рублей изменилась стоимость продукции за счёт изменения объёмов продаж
Индекс цен:   Форма Пааше   Форма Ласпейреса     Во сколько раз изменилась стоимость продукции текущего периода за счёт изменения цены. Во сколько бы раз изменилась стоимость продукции базисного периода за счёт изменения цены На сколько процентов изменилась стоимость продукции (текущего или базисного периода) за счёт изменения цены На сколько рублей изменилась стоимость продукции (текущего или базисного периода) за счёт изменения цены
Индекс товарооборота Во сколько раз изменилась стоимость продукции (товарооборот) в текущем периоде по сравнению с базисным На сколько процентов изменилась стоимость продукции (товарооборот) в текущем периоде по сравнению с базисным На сколько рублей изменилась стоимость продукции (товарооборот) в текущем периоде по сравнению с базисным
Индекс физического объёма производства продукции Во сколько раз изменились издержки производства за счёт изменения объёмов производства На сколько процентов изменились издержки производства за счёт изменения объёмов производства На сколько стоимостных единиц изменились издержки производства за счёт изменения объёмов производства
Индекс себестоимости Во сколько раз изменились издержки производства за счёт изменения себестоимости На сколько процентов изменились издержки производства за счёт изменения себестоимости На сколько стоимостных единиц изменились издержки производства за счёт изменения себестоимости
Индекс затрат или издержек производства Во сколько раз изменились издержки производства в текущем периоде по сравнению с базисным На сколько процентов изменились издержки производства в текущем периоде по сравнению с базисным На сколько стоимостных единиц изменились издержки производства в текущем периоде по сравнению с базисным

Общие индексы средних величин

Изучение совместного действия факторов на изменение среднего значения качественного признака и изменение структуры явления решается построением системы взаимосвязанных индексов:

1. Индекс переменного состава (42)

показывает изменение среднего значения качественного показателя (средней цены) в текущем периоде по сравнению с базисным или предыдущим.

2. Индекс постоянного состава (43)

показывает изменение среднего значения качественного показателя (средней цены) в зависимости от изменения этого показателя у отдельных единиц совокупности.

3. Индекс структурных сдвигов (44)

показывает изменение среднего значения качественного показателя в зависимости от изменения структурных пропорций.

Контрольные задания

Вариант 1. В 2015 году импорт РФ составил 98,7 млрд.долл., а экспорт – 241 млрд.долл., а в 2016 году – 137 и 302 млрд.долл. соответственно. Рассчитать всевозможные индексы, построить диаграмму и сделать выводы.

Вариант 2. По плану на 2016 год намечалось увеличение внешнеторгового товарооборота на 10%. В 2016 году плановое задание перевыполнили на 65 млрд. долл. или на 17,5%. Определить фактический прирост товарооборота (в млрд. долл.) в 2016 году по сравнению с 2015 годом.

Вариант 3. По данным табл. 6 рассчитать всевозможные индексы и сделать выводы.

Таблица 6. Внешняя торговля РФ с некоторыми странами СНГ, млн.долл.

Страна

2015

2016

Экспорт Импорт Экспорт Импорт
Украина 12402 7819 14979 9218
Белоруссия 10118 5716 13084 6850
Казахстан 6524 3225 8969 3839
Всего по СНГ 32627 18995 42285 22348

Вариант 4. По условным данным табл. 7 определить общий фактический объем экспорта товара:

Таблица 7. Экспорт товара

Направление экспорта Планируемый объем экспорта в 2016 году, млн.тонн Выполнение намеченного плана, %
Страны дальнего зарубежья 201 134
Страны СНГ 32 96

Вариант 5. По условным данным табл. 8 рассчитать среднюю экспортную цену товара, применив при этом свойства средней арифметической.

Таблица 8. Распределение цены экспортируемого товара

Цена товара, долл./т. до 500 500 – 600 600 – 700 более 700
Физический объем, т. 25000 28000 21000 11000

Вариант 6. По условным данным табл. 9 определить необходимую к уплате заводом общую величину ввозной таможенной пошлины.

Таблица 9. Физический объем импорта рыбного консервного завода

Вид продукции Код ТН ВЭД Пошлина, Евро/кг Физический объем, тонн
Крабы 1605 10 000 0 3 2500
Креветки 1605 20 100 0 2 5000
Омары 1605 30 100 0 3,5 1500

Вариант 7. По условным данным табл. 10 определить общий фактический объем импорта товара:

Таблица 10. Импорт товара

Направление импорта Планируемый объем импорта в 2016 году, млн.тонн Выполнение намеченного плана, %
Страны дальнего зарубежья 150 95
Страны СНГ 15 135

Вариант 8. По условным данным табл. 8 рассчитать среднюю импортную цену товара, применив при этом свойства средней арифметической.

Таблица 11. Распределение цены импортируемого товара

Цена товара, долл./т. до 100 100 – 150 150 – 200 более 200
Физический объем, кг 156000 187000 142000 115000

Вариант 9. По данным об экспорте из таблицы 12 рассчитать всевозможные индексы, построить диаграмму и сделать выводы.

Таблица 12. Товарная структура экспорта и импорта РФ

Группа товаров

Экспорт

Импорт

2015 2016 2015 2016
Продовольственные товары и сырье (кроме текстильного) 4,5 5,5 17,4 21,6
Минеральные продукты 156 199 3,0 3,3
Продукция химической промышленности, каучук 14,4 16,9 16,3 21,8
Кожевенное сырье, пушнина и изделия из них 0,3 0,4 0,3 0,4
Продукция лесной и целлюлозно-бумажной промышленности 8,3 9,5 3,3 4,0
Текстиль, текстильные изделия и обувь 0,9 0,9 3,6 5,5
Металлы, драгоценные камни и изделия из них 40,9 49,5 7,6 10,6
Машины, оборудование и транспортные средства 13,5 17,5 43,4 65,6
Прочие 2,5 3,1 3,7 4,9

Вариант 10. По данным об импорте из таблицы 12 рассчитать всевозможные индексы, построить диаграмму и сделать выводы.

Контрольные вопросы

 


Методические указания

    Рассчитаем основные показатели внешней торговли России в 2005 году по данным таблицы 13.

Таблица 13. 15 стран-лидеров по величине экспорта в 2005 году

Страна Экспорт, млрд.долл. Импорт, млрд.долл. ВНП, млрд.долл.
1 Германия 969,858 773,804 2852
2 США 904,383 1732,350 12970
3 Китай 761,954 660,003 2264
4 Япония 594,905 514,922 4988
5 Франция 460,157 497,853 2178
6 Нидерланды 402,407 359,055 598
7 Великобритания 382,761 510,237 2264
8 Италия 367,200 379,772 1725
9 Канада 359,399 319,686 1052
10 Бельгия 334,298 318,658 374
11 Гонконг 292,119 300,160
12 Корея 284,419 261,238 777
13 Россия 243,569 125,303 639
14 Сингапур 229,649 200,047 120
15 Мексика 213,711 231,670 753
  Мир в целом 10431,000 10783,000

    Как видно из табл. 13 в 2005 году в России величина экспорта составила 243,569 млрд.долл., а импорта – 125,303 млрд.долл. Тогда по формуле (19) внешнеторговый оборот составил:

ВО = 243,569 + 125,303 = 368,872 (млрд.долл.).

    По данным табл. 13 в 2005 году в России величина сальдо внешней торговли по формуле (20) составило:

СВТ = 243,569 – 125,303 = 118,266 (млрд.долл.).

    По данным табл. 13 в 2005 году в России коэффициент покрытия импорта экспортом по формуле (21) составил:

Кпокр= 243,569/125,303 = 1,94, т.е. величина экспорта России в 1,94 раза больше величины импорта.

    Оборот мировой торговли в 2005 году по формуле (22) уже определен в итоговой строке табл. 13: ОМТ = 10431 (млрд.долл.).

    Определим сальдо мировой торговли в 2005 году по формуле (23):

СМТ = 10431 – 10783 = –352 (млрд.долл.), т.е. мировому сообществу доставка товаров до стран-импортеров обошлась в 2005 году в 352 млрд.долл.

    Теперь рассчитаем показатели, характеризующие вовлеченность экономики России в мирохозяйственные связи.

    Долю России в мировой торговле в 2005 году определяем по формуле (24):

d РФ = 243,569 / 10431 = 0,02335, или 2,335%, что соответствует лишь 13-му месту в мировой торговле.

    Долю экспорта России в ВНП при условии, что ВНП России в 2005 году составил 639 млрд.долл., определяем по формуле (26):

d РФ = 243,569 / 639 = 0,381, или т.е. 38,1% произведенного ВНП Россия направляет на внешний рынок.

    Коэффициент зависимости экономики России от импорта в 2005 году определяем по формуле (27):

Кзав = 125,303 / 639 = 0,196, т.е. на единицу произведенного ВНП приходится 19,6% ввезенных товаров.

    Рассмотрим применение методики расчета коэффициентов относительной экспортной специализации и диверсификации к статистической оценке региональной вовлеченности во внешнеэкономические связи страны. Рассчитаем коэффициенты относительной экспортной специализации и диверсификации регионов, относящихся к ПТУ, на основе данных таблицы 14.

Таблица 14. Товарная структура экспорта в первом полугодии 2006 и 2007 гг., %

Товарная группа

ПТУ

Россия в целом

2006 2007 2006 2007
Продукция химической промышленности, каучук 34,7 35,0 5,5 5,9
Минеральные продукты 23,7 24,0 66,2 65,4
Машины, оборудование и транспортные средства 19,0 17,0 5,5 3,3
Металлы и изделия из них 13,9 14,0 13,9 17,1
Прочие товары 8,7 10,0 8,9 8,3
Итого 100,0 100,0 100,0 100,0

Рассчитаем коэффициенты относительной экспортной специализации по формуле (30) для 2006 и 2007 гг. и представим полученные значения в таблице 15.

Таблица 15. Коэффициенты относительной экспортной специализации ПТУ

Товарная группа 2006 2007
Продукция химической промышленности, каучук 6,309 5,932
Минеральные продукты 0,358 0,367
Машины, оборудование и транспортные средства 3,455 5,152
Металлы и изделия из них 1,000 0,819
Прочие товары 0,978 1,205

Как видно из таблицы 15, в 2006 и в 2007 годах регионы, относящиеся к ПТУ, специализировались на мировой рынок в производстве продукции химической промышленности и каучука (заметно уменьшение этой специализации), а также машин, оборудования и транспортных средств (заметно увеличение этой специализации). Кроме того, в 2007 году заметно расширение производства экспортной продукции за счет товарной группы «Прочие товары».

    Рассчитаем коэффициенты диверсификации по формуле (31):

Увеличение значений коэффициента диверсификации с 0,427 в 2006 году до 0,445 в 2007 году означает, что регионы, относящиеся к ПТУ, расширили экспортную номенклатуру по сравнению с Россией в целом.

Контрольные задания

1. Рассчитать основные показатели внешней торговли страны на основе данных таблицы 13 при условии, что номер страны – это номер варианта, по итогам расчетов сделать выводы.

2. Рассчитать коэффициенты относительной экспортной специализации и диверсификации региона на основе условных данных таблицы 16 и сделать выводы.

Таблица 16. Товарная структура экспорта регионов, %

Вариант (регион)

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Страна в целом

        Период    Товарная  группа базисный отчетный базисный отчетный базисный отчетный базисный отчетный базисный отчетный базисный отчетный базисный отчетный базисный отчетный базисный отчетный базисный отчетный базисный отчетный А 35 41 39 32 44 29 33 32 30 40 34 26 38 36 38 30 33 30 39 44 33,3 40,0 Б 26 23 22 31 19 23 23 26 24 34 18 24 24 22 22 22 25 25 22 32 26,7 30,0 В 19 21 18 17 15 22 21 17 22 13 18 20 22 16 15 18 21 21 21 15 20,0 20,0 Г 15 11 12 15 14 15 12 14 12 12 17 19 11 14 14 17 15 13 10 12 13,3 7,0 Д 5 4 9 5 8 11 11 11 12 1 13 11 5 12 11 13 6 11 8 11 6,7 3,0

Контрольные вопросы

1. Методология разработки системы показателей.

2. Содержание системы показателей и признаков в таможенной статистике внешней торговли.

3. Классификатор ТН ВЭД России: структура и роль в таможенной статистике.

4. Абсолютные показатели внешней торговли.

5. Относительные показатели внешней торговли.

6. Показатели вовлеченности экономики страны в мирохозяйственные связи.


 


Методические указания

    Таможенная инспекция провела 1%-ю проверку после выпуска товаров. В результате получен следующий дискретный ряд распределения числа нарушений, выявленных в каждой проверке (табл. 22). Проведем анализ этого ряда распределения.

Таблица 22. Ряд распределения числа нарушений, выявленных таможенной инспекцией

Число нарушений 0 1 2 3
Число проверок 24 4 2 1

    Этап 1. Данный в табл. 22 ряд распределения уже ранжирован в порядке возрастания числа нарушений, поэтому переходим сразу к расчету основного обобщающего показателя – среднего числа нарушений. Сначала рассчитаем среднее число нарушений в выборке, а также его дисперсию, для чего построим вспомогательную таблицу 23.

Таблица 23. Ряд распределения числа нарушений, выявленных таможенной инспекцией

Число нарушений X Число проверок f Xf (Х - )2 f m f ’ m’ |f ’– m ’|
0 24 0 3,022 21,7 0,244 24 21,7 2,3
1 4 4 1,665 7,7 1,778 28 29,4 1,4
2 2 4 5,413 1,4 0,257 30 30,8 0,8
3 1 3 6,997 0,2 3,200 31 31 0
Итого 31 11 17,097 31 5,479      

Среднее число нарушений в выборке по формуле (11), приняв за X число нарушений, а за N – численность выборки n: = = 11/31 = 0,355 (нарушений).

Дисперсию определим по формуле (46):

= = 0,552 (нарушений2).

Затем определим среднюю ошибку выборки по формуле (33), так как число величин в генеральной совокупности N неизвестно: = .

Предельная ошибка выборки при вероятности 0,95 по формуле (32):  = 1,96*0,133 = 0,261.

Доверительный интервал среднего числа нарушений в генеральной совокупности по формуле (35): = 0,355 ± 0,261 или 0,094  0,616 (нарушений), то есть среднее число нарушений по всей совокупности товаров, прошедших через таможенную границу, с вероятностью 0,95 лежит в пределах от 0,094 до 0,616 нарушений в 1 партии.

    Найдем еще обобщающий показатель – долю выпущенных товаров без нарушений d (т.е. с числом нарушений X=0). Доля таких товаров в выборке по формуле (6) составила:      24/31 = 0,774, или 77,4%.

    Дисперсия этой доли по формуле (66) [2] составила:

= 0,774*(1–0,774) = 0,175.                            (66)

Средняя ошибка выборки по формуле (33): = .

Предельная ошибка выборки при вероятности 0,95 по формуле (32): = 1,96*0,075 = 0,147.

Доверительный интервал доли выпущенных товаров без нарушений в генеральной совокупности по формуле (36): d = 0,774 ± 0,147 или 0,627  d  0,921, то есть доля выпущенных товаров без нарушений по всей совокупности товаров, прошедших через таможенную границу, с вероятностью 0,95 лежит в пределах от 62,7% до 92,1%.

    Этап 2. Данный ряд распределения не имеет смысла превращать в интервальный в виду очень малой вариации значений признака. Построив график этого распределения (полигон) – рис. 15, видно, что данное распределение не похоже на нормальное.

Рис. 15. Кривая распределения числа нарушений, выявленных таможенной инспекцией

Этап 3. Из структурных характеристик ряда распределения можно определить только моду: Мо = 0, так как по данным табл. 23 такое число нарушений чаще всего встречается (f=24).

Этап 4. По формуле (42) определим размах вариации: H = 3 – 0 = 3, что характеризует вариацию в 3 нарушения.

    По формуле (44) найдем среднее линейное отклонение:

.

Это означает, что в среднем число нарушений в выборке отклоняется от среднего числа нарушений на 0,55.

    Среднее квадратическое отклонение рассчитаем не по формуле (46), а как корень из дисперсии, которая уже была рассчитана нами на 1-м этапе: , тогда , т.е. в изучаемом распределении наблюдается некоторое число выделяющихся нарушений (с большим числом нарушений, выявленных в одной проверке).

    Поскольку квартили на предыдущем этапе не определялись, на данном этапе расчет среднего квартильного расстояния пропускаем.

    Теперь рассчитаем относительные показатели вариации:

– относительный размах вариации по формуле (50): = 3/0,355 = 8,45;

– линейный коэффициент вариации по формуле (51): = 0,550/0,355 = 1,55;

– квадратический коэффициент вариации по формуле (52): = 0,743/0,355 = 2,09.

Все расчеты на данном этапе свидетельствуют о значительных размере и интенсивности вариации нарушений, выявленных таможенной инспекцией.

    Этап 5. Не имеет практического смысла расчет моментов распределения, так как видно из рис. 15, что в изучаемом распределении симметрия отсутствует вовсе, поэтому и расчет эксцесса также бесполезен.

    Этап 6. Выдвинем гипотезу о соответствии изучаемого распределения распределению Пуассона[3], которое описывается формулой (67):

,                          (67)

где P( X)                – вероятность того, что признак примет то или иное значение X;

       e = 2,7182 – основание натурального логарифма;

       X!               – факториал числа X (т.е. произведение всех целых чисел от 1 до X включительно);

       a =         – средняя арифметическая ряда распределения.

Из формулы (67) видно, что единственным параметром распределения Пуассона является средняя арифметическая величина. Порядок определения теоретических частот этого распределения следующий:

1) рассчитать среднюю арифметическую ряда, т.е. = a;

2) рассчитать ea;

3) для каждого значения X рассчитать теоретическую частоту по формуле (68):

.                       (68)

Поскольку a = = 0,355 найдем значение e – 0,355 =0,7012. Затем, подставив в формулу (68) значения X от 0 до 3, вычислим теоретические частоты:

m 0 =  (т.к. 0! = 1);                m 1 = ;

m 2 = ;                                      m 3 = .

Полученные теоретические частоты занесем в 5-й столбец табл. 23 и построим график эмпирического и теоретического распределений (рис. 16), из которого видна близость эмпирического и теоретического распределений.

Рис. 16. Эмпирическая и теоретическая (распределение Пуассона) кривые распределения

    Проверим выдвинутую гипотезу о соответствии изучаемого распределения закону Пуассона с помощью критериев согласия.

    Рассчитаем значение критерия Пирсона χ2 по формуле (62) в 6-м столбце табл. 23: χ2 =5,479, что меньше табличного (Приложение 7) значения χ2табл=5,9915 при уровне значимости α = 0,05 и числе степеней свободы ν=4–1–1=2, значит с вероятностью 0,95 можно говорить, что в основе эмпирического распределения лежит закон распределения Пуассона, т.е. выдвинутая гипотеза не отвергается, а расхождения объясняются случайными факторами.

    Определим значение критерия Романовского по формуле (64):

= 1,74 < 3, что подтверждает несущественность расхождений между эмпирическими и теоретическими частотами.

    Для расчета критерия Колмогорова в последних трех столбцах таблицы 23 приведены расчеты накопленных частот и разностей между ними, откуда видно, что в 1-ой группе наблюдается максимальное расхождение (разность) D = 2,3. Тогда по формуле (65): . По таблице Приложения 6 находим значение вероятности при λ = 0,4: P = 0,9972 (наиболее близкое значение к 0,413), т.е. с вероятностью, близкой к единице, можно говорить, что в основе эмпирического распределения величины нарушений, выявленных таможенной инспекцией, лежит закон распределения Пуассона, а расхождения эмпирического и теоретического распределений носят случайный характер.


Контрольные задания

 

На основе условных ранжированных данных таблицы 24, которые получены с помощью случайного выборочного наблюдения на 50 таможенных постах за отчетный период, провести анализ вариации (6 этапов) величины таможенных сборов (тыс. руб.) с товаров, перемещенных через таможенную границу, собранных таможенными постами.

Таблица 24. Распределение вариантов для выполнения контрольного задания


П/п

Вариант

 

П/п

Вариант

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 107 109 118 155 104 101 142 123 128 158   26 416 560 593 519 576 603 515 531 574 677 2 139 111 165 178 107 163 143 124 180 177   27 426 571 609 533 577 614 523 544 604 689 3 142 199 168 182 113 200 169 184 208 292   28 428 573 610 539 579 621 526 563 618 702 4 144 226 247 223 133 230 169 247 247 317   29 436 580 612 550 579 633 533 576 624 709 5 150 239 249 227 186 308 223 295 259 327   30 451 593 622 555 589 643 553 584 653 723 6 207 289 293 269 186 314 233 303 262 380   31 496 597 658 555 590 664 559 585 657 734 7 207 318 299 272 195 320 236 312 325 433   32 497 615 680 561 591 666 560 597 673 752 8 217 319 302 286 230 328 290 332 341 449   33 513 649 706 597 598 676 564 602 685 755 9 233 346 339 294 232 367 292 335 344 458   34 517 661 716 600 604 691 580 604 701 756 10 244 390 361 301 243 405 292 351 353 490   35 545 668 726 621 630 692 585 631 702 779 11 271 390 364 306 264 410 338 378 362 505   36 558 680 737 643 687 708 592 639 706 785 12 273 405 405 361 356 420 359 379 366 506   37 571 693 751 674 703 717 595 647 723 802 13 275 428 410 362 368 427 363 388 377 526   38 580 801 795 676 705 726 604 665 734 819 14 300 436 429 392 372 440 367 389 387 553   39 593 813 812 683 729 743 653 671 755 822 15 302 438 439 428 387 458 368 393 389 567   40 597 816 825 689 738 744 671 699 756 829 16 305 450 458 454 403 464 411 420 429 586   41 615 825 849 712 740 753 676 716 785 842 17 312 451 462 462 467 465 436 422 466 604   42 649 675 855 735 776 758 698 719 802 848 18 320 496 492 466 482 482 449 425 485 618   43 661 842 858 766 786 772 700 720 842 864 19 359 497 498 482 491 495 460 461 491 624   44 680 845 861 799 792 793 717 764 864 886 20 369 502 543 487 494 497 480 465 515 627   45 801 650 865 818 825 808 761 803 886 888 21 370 513 550 490 510 545 488 495 523 633   46 816 858 866 824 851 861 808 873 888 926 22 372 517 566 493 511 549 493 498 534 653   47 825 878 867 858 854 867 818 879 926 930 23 382 531 581 501 512 582 500 526 546 656   48 845 958 938 861 895 880 838 898 930 945 24 411 545 588 508 533 590 500 528 550 657   49 961 972 939 898 896 897 869 922 945 951 25 414 558 590 511 540 602 513 531 573 673   50 972 994 989 937 949 929 888 991 961 961

Контрольные вопросы

 

1. Понятие вариации и ее причины, виды рядов распределения.

2. Выборочный ряд распределения и расчет его обобщающих характеристик.

3. Построение ранжированного ряда распределения.

4. Построение интервального ряда распределения и его графиков.

5. Структурные характеристики ряда распределения.

6. Показатели размера и интенсивности вариации.

7. Моменты распределения и показателей его формы.

8. Нормальное распределение и распределение Пуассона, расчет их частот.

9. Критерии согласия.


 


Методические указания

 

По данным ФСГС сальдо внешней торговли (СВТ) России за период 2003-2007 гг. характеризуется рядом динамики, представленным в табл. 30.

Таблица 30. Сальдо внешней торговли (СВТ) России за период 2003-2007 гг.

Год 2003 2004 2005 2006 2007
Млрд. долл. США 76,3 106,1 142,8 163,4 152,8

Проанализируем данный ряд динамики: выявим тенденцию и сделаем прогноз на 2008 и 2009 годы с вероятностью 0,95.

Для большей наглядности представим данные табл. 30 на графике – рис. 19.

 

Рис. 19. Сальдо внешней торговли (СВТ) России за период 2000-2006 гг.

Данные табл. 30 и рис. 19 наглядно иллюстрируют постепенный рост и последующее уменьшение СВТ России за период 2003-2007 гг. Очевидно, что такую динамику не следует описывать линейной функцией тренда. Попробуем описать эту динамику с помощью тренда по параболе 2-го порядка по формуле (87). Параметры параболы (a 0 , a 1 , a 2) определим методом МНК, для чего в формуле (93) вместо  записываем выражение параболы . Тогда . Дальнейшее решение сводится к задаче на экстремум, т.е. к определению того, при каком значении a 0, a 1, a 2 функция трех переменных S может достигнуть минимума. Как известно, для этого надо найти частные производные S по a 0, a 1, a 2 и приравнять их к нулю и после элементарных преобразований решить систему трех уравнений с тремя неизвестными.

В соответствии с вышеизложенным найдем частные производные:

Сократив каждое уравнение на 2, раскрыв скобки и перенеся члены с y в правую сторону, а остальные – оставив в левой, получим систему нормальных уравнений:

               (100)

Упростим систему (100), введя условную нумерацию t от середины ряда. Тогда ∑t = 0 и ∑t 3 = 0, а система (100) упростится до следующего вида:

                               (101)

Решая систему (101) [4], находим параметры a 0, a 1, a 2:

        (102)                            

(103)       

            (104)

Определим по формулам (102) – (104) параметры уравнения параболы для нашего примера про СВТ России, для чего исходные данные и все расчеты необходимых сумм представим в табл. 31.

Таблица 31. Вспомогательные расчеты для параболического тренда

Год y t t2 t 4 yt yt 2
2003 76,3 -2 4 16 -152,6 305,2 72,38 15,39 3125,13 2701,92
2004 106,1 -1 1 1 -106,1 106,1 114,17 65,15 199,05 491,95
2005 142,8 0 0 0 0 0 142,12 0,46 191,62 210,83
2006 163,4 1 1 1 163,4 163,4 156,23 51,39 781,28 1233,41
2007 152,8 2 4 16 305,6 611,2 156,50 13,67 796,21 601,23
Итого 641,4 0 10 34 210,3 1185,9 641,40 146,05 5093,30 5239,35

Из табл. 31 получаем по формулам (102) – (104):

a 0 = 142,123; a 1 = 21,03; a 2 = –6,921.

Отсюда искомое уравнение тренда =142,123+21,03 t –6,921 t 2. В 8-м столбце табл. 31 приведены теоретические (трендовые) уровни, рассчитанные по этому уравнению, а в итоге 9-го столбца – остатки по формуле (92). Для иллюстрации построим график эмпирических и трендовых уровней – рис. 20.

Рис. 20. Эмпирические и трендовые уровни СВТ России

Анализируя рис. 20, то есть сравнивая эмпирические и теоретические уровни, отмечаем, что они почти полностью совпадают, значит парабола 2-го порядка – вполне адекватная функция для отражения основной тенденции (тренда) СВТ России за 2003-2007 годы.

Равенство (97) соблюдается (необходимые суммы рассчитаны в трех последних столбцах табл. 31): 5239,35 = 146,05 + 5093,30. Теперь проверим тренд на адекватность по формуле (96): F Р = 5093,30*2/(146,05*2) = 34,87 > F Т, значит модель адекватна и ее можно использовать для прогнозирования (F Т = 19 находим по Приложению 8 в 2-ом столбце [ = k – 1 = 3 – 1 = 2] и 2-й строке [ = n – k = 2]).

Спрогнозируем СВТ России на 2008 и 2009 годы с вероятностью 0,95, для чего найдем ошибку аппроксимации по формуле (99): = = 8,55 и найдем коэффициент доверия по распределению Стьюдента по Приложению 9: = 2,7764 при = 5 – 1= 4.

Прогноз СВТ России на 2008 и 2009 годы с вероятностью 0,95 по формуле (98):

Y 2008 = (142,123+21,03*3–6,921*32) 2,7764*8,55 или 119,19<Y 2008<166,66 (млрд. долл.);

Y 2009 = (142,123+21,03*4–6,921*42) 2,7764*8,55 или 91,77<Y 2009<139,25 (млрд. долл.).

Как видно из полученных прогнозов, доверительный интервал достаточно узок, значит получен достаточно точный прогноз СВТ России на 2008 и 2009 годы. Его надежная оценка имеет принципиальное значение для макроэкономического анализа и прогнозирования, поскольку его величина влияет на общую картину платежного баланса. Так, недооценка положительного сальдо означает недооценку отрицательного сальдо потоков капитала, и наоборот. В то же время потоки капитала увязаны с динамикой внутренних сбережений, что имеет принципиально важное значение для анализа инвестиционного потенциала и прогнозирования инвестиционной активности.

Контрольные задания

 

Проанализировать динамику ВЭД России за 12 месяцев 2007 года и спрогнозировать ее на следующие 3 месяца по следующим данным таможенной статистики (млн. долл. США).

Месяц

 

Вариант

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Экспорт со странами дальнего зарубежья Импорт со странами дальнего зарубежья Экспорт со странами СНГ Импорт со странами СНГ СВТ со странами дальнего зарубежья СВТ со странами СНГ Внешнеторговый оборот со всеми странами Экспорт со всеми странами Импорт со всеми странами СВТ со всеми странами январь 18405 9782 3148 1967

рассчитать самостоятельно по исходным данным вариантов 1 – 4

февраль 20146 12063 3585 2187 март 22617 14639 4115 2460 апрель 23059 14073 4231 2535 май 25260 14728 4511 2650 июнь 22820 15648 4164 2767 июль 25349 16618 4670 2718 август 26299 17070 4807 2920 сентябрь 23939 15946 4527 2700 октябрь 29775 19005 5009 3025 ноябрь 30815 19713 5209 2858 декабрь 32972 21910 5745 3077

Контрольные вопросы

1. Ряды динамики в таможенной статистике, задачи их анализа.

2. Показатели изменения уровней ряда динамики.

3. Средние показатели ряда динамики.

4. Тренд ряда динамики, метод аналитического выравнивания.

5. Оценка адекватности модели тренда.

6. Прогнозирование при помощи тренда.

 

Методические указания

Особенности коррелирования рядов динамики. Во многих исследованиях в таможенной статистике приходится изучать динамику нескольких показателей одновременно, т.е. рассматривать параллельно несколько рядов динамики. В этом случае возникает необходимость измерить зависимость между ними, вернее, определить, насколько изменения уровней одного ряда зависят от изменения уровней другого ряда. Эта задача решается путем коррелирования рядов динамики.

    Однако при этом возникает следующая проблема: если показатели ряда x и ряда y рассматривать как функцию времени, т.е. x = f ( t ) и y = f ( t ), то при однонаправленности их трендов можно получить большое значение коэффициента корреляции между x и y даже тогда, когда они независимы, именно в силу однонаправленности их изменения.

    Поэтому, прежде чем коррелировать ряды динамики, необходимо установить путем логического (качественного) анализа, возможна ли связь между исследуемыми показателями x и y. Кроме того, одно из условий корреляции – независимость отдельных значений переменных множества x, так же как и множества y. Для рядов динамики это равнозначно отсутствию автокорреляции между уровнями ряда, т.е. отсутствию зависимости между последовательными (соседними) уровнями ряда динамики. Другими словами, прежде чем коррелировать ряды динамики, необходимо проверить каждый ряд на автокорреляцию.

    Если исходные фактические уровни ряда, относящиеся к определенному моменту (периоду) времени t, обозначить через yt, то сдвинутые на один момент (период) уровни обозначают yt -1 . Тогда, подставив в формулу коэффициента корреляции (110) значения yt и yt -1, получим формулу:

,                              (126)

а поскольку  и , получим следующие формулы[5] для расчета коэффициента автокорреляции:

,        (127)           или .     (128)

Сдвинутый (укороченный) ряд условно дополняют, принимая y 1 = yn (чтобы сдвинутый ряд не укорачивался и чтобы средний уровень и дисперсия исходного и сдвинутого рядов были одинаковы).

    Найденное по формуле (127) или (128)[6] значение коэффициента автокорреляции само по себе еще не говорит о наличии или отсутствии автокорреляции. Его нужно сравнить с критическим.

    Существуют специальные таблицы, в которых для разного числа членов ряда n и разных уровней значимости α определено критическое значение коэффициента автокорреляции: если найденное по формуле (127) или (128) значение окажется меньше критического, то автокорреляция отсутствует. Одна из таких таблиц, составленная Р. Андерсоном, приведена в Приложении 10.

Таблица 37. Вспомогательные расчеты для проверки на автокорреляцию

Месяц

xt

xt-1

xt xt-1

xt2 yt yt-1 yt yt-1 yt2
1 27,068

46,298

1253,194

732,677 172,170 278,870 48013,048 29642,509
2 29,889

27,068

809,035

893,352 200,900 172,170 34588,953 40360,810
3 34,444

29,889

1029,497

1186,389 231,830 200,900 46574,647 53745,149
4 33,158

34,444

1142,094

1099,453 232,100 231,830 53807,743 53870,410
5 37,755

33,158

1251,880

1425,440 233,400 232,100 54172,140 54475,560
6 37,554

37,755

1417,851

1410,303 236,990 233,400 55313,466 56164,260
7 37,299

37,554

1400,727

1391,215 246,530 236,990 58425,145 60777,041
8 40,370

37,299

1505,761

1629,737 253,620 246,530 62524,939 64323,104
9 37,909

40,370

1530,386

1437,092 256,430 253,620 65035,777 65756,345
10 38,348

37,909

1453,734

1470,569 261,890 256,430 67156,453 68586,372
11 39,137

38,348

1500,826

1531,705 259,360 261,890 67923,790 67267,610
12 46,298

39,137

1811,965

2143,505 278,870 259,360 72327,723 77768,477
Итого

439,229

439,229

16106,951

16351,437 2864,090 2864,090 685863,823 692737,647

        

В нашем примере про внешнеторговый оборот и таможенные платежи проверим оба эти ряда динамики на автокорреляцию с помощью формулы (127), для чего построим вспомогательную таблицу 37.

Теперь по формуле (127) для ряда x: ra = = 0,111.

Аналогично по формуле (127) для ряда y: ra = = 0,249.

По таблице Приложения 10 определяем критическое (предельное) значение коэффициента корреляции для числа уровней n = 12 и уровне значимости α = 0,05. Оно равно 0,348. Оба рассчитанных значения оказались меньше критического, значит автокорреляция между уровнями в обоих рядах динамики отсутствует, следовательно, можно коррелировать уровни x и y.

    Исключение автокорреляции в рядах динамики. Если между уровнями ряда (при коррелировании рядов динамики) существует автокорреляция, она должна быть устранена. Есть несколько способов исключения автокорреляции в рядах динамики. Наиболее простой – коррелирование отклонений от выравненных уровней. Для этого каждый ряд динамики выравнивают по определенной для него аналитической формуле (т.е. находят  и )[7], затем из эмпирических уровней вычитают выравненные (т.е. находят остаточные величины[8], не описываемые уравнением тренда:  и ). Так как остаточные величины могут содержать автокорреляцию (например, в случае недостаточно точно подобранного уравнения тренда), необходимо убедиться, что между ними автокорреляция отсутствует. Лишь после этого можно определять тесноту связи между dx и dy. Формулу коэффициента корреляции между остаточными величинами можно записать в следующем виде:

.                                                   (129)

Контрольные задания

 

На основе исходных данных контрольных заданий по теме 6 с использованием таблицы 38 оценить взаимосвязь между признаками x и y 6-ю методами.

Таблица 38. Распределение вариантов для выполнения контрольного задания

Признак

Вариант

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 x (№ варианта темы 6) 1 2 3 4 5 6 7 1 2 10 y (№ варианта темы 6) 3 4 8 9 6 7 10 8 9 5

Контрольные вопросы

1. Виды взаимосвязей между признаками.

2. Методы выявления наличия корреляционной взаимосвязи между признаками.

3. Методы оценки тесноты взаимосвязи между признаками.

4. Применение методов регрессионного анализа.

5. Коэффициент эластичности.

6. Особенности коррелирования рядов динамики.

7. Понятие автокорреляции, ее исключение.



Методические указания

 

В табл. 39 приведены условные данные о ценах и стоимости экспорта двух видов товара в разные страны, на основе которых необходимо определить индексы, используемые в таможенной статистике внешней торговли.

Таблица 39. Данные о ценах и стоимости экспорта товаров А и Б в разные страны

Страны

Базисный период

Отчетный период

Количество, тонн q0 Стоимость, тыс.долл. p0 q0 Количество, тонн q1 Стоимость, тыс.долл. p1 q1

Товар А

Страна №1 1697 2530 2290 3160 Страна №2 2681 3570 3860 4880 Страна №3 6649 9883 10601 13675 Страна №4 – – 812 1172 Страна №5 953 1450 – – Страна №6 4982 6730 9515 12697

Товар Б

Страна №1 198 129 989 584 Страна №2 11409 5135 – – Страна №3 – – 2256 1398

    Для расчета индексов построим таблицу 40, в которой рассчитаем:

– необходимые итоги (всего по товарам А и Б, итого по сопоставимым странам);

– цены на товары (за 1 тонну) по каждой стране в базисном и отчетном периодах;

– индивидуальные индексы цен каждого товара по сопоставимым странам (для товара А сопоставимыми странами являются страны №1, 2, 3 и 6 – выделены штриховкой, а для товара Б – только страна №1).

Таблица 40. Вспомогательная таблица для расчета индексов

Товар

Базисный период

Отчетный период

Цена за 1 т, долл.

Индексы цен

q0 p0 q0 q1 p1 q1 p0 p1
Товар А – всего 16962 24163 27078 35584 1424,54 1300,00 0,9126 38992,87
Страна №1 1697 2530 2290 3160 1490,87 1379,91 0,9256 3414,08
Страна №2 2681 3570 3860 4880 1331,59 1264,25 0,9494 5139,95
Страна №3 6649 9883 10601 13675 1486,39 1289,97 0,8679 15757,21
Страна №4 812 1172   1443,35    
Страна №5 953 1450 1521,51      
Страна №6 4982 6730 9515 12697 1350,86 1334,42 0,9878 12853,46
Итого по сопоставимым странам 16009 22713 26266 34412       37164,70
Товар Б – всего 11607 5264 3245 1982 453,52 610,79 1,3468 1471,67
Страна №1 198 129 989 584 651,52 590,50 0,9063 644,35
Страна №2 11409 5135 450,08      
Страна №3 2256 1398   619,68    
Итого по сопоставимым странам 198 129 989 584       644,35
ВСЕГО по всем товарам   29427   37566       40464,54
в т.ч. по сопостав. странам   22842   34996        

 

Рассчитаем средний индекс цен по сопоставимым странам по формуле (130) для товара А:

= 34412 / 37164,70 = 0,9259, то есть средняя цена товара А в отчетном периоде составляет 92,59% от цены базисного (уменьшилась на 7,41%).

    Аналогично по формуле (130) – для товара Б:

= 584 / 644,35 = 0,9063 то есть средняя цена товара Б в отчетном периоде составляет 90,63% от цены базисного (уменьшилась на 9,37%).

    Сводный индекс средних цен (по обоим товарам А и Б) по формуле (135):

, то есть средние цены на товары А и Б в отчетном периоде составляют 92,48% от базисного периода (снизились на 7,52%).

По формуле (132) определим индекс стоимости экспорта для товара А:

= 35584/24163 = 1,4727, то есть стоимость экспорта увеличилась в 1,4727 раза (на 47,27%) в отчетном периоде по сравнению с базисным.

    Аналогично по формуле (132)  – для товара Б:

 = 1982/5264 = 0,3765, то есть стоимость экспорта уменьшилась и составила 37,65% в отчетном периоде по сравнению с базисным.

    Теперь определим индекс стоимости экспорта по формуле (132) для обоих товаров вместе:

 = 37566/29427 = 1,2766, то есть стоимость экспорта обоих товаров увеличилась в 1,2766 раза (на 27,66%) в отчетном периоде по сравнению с базисным.

    Определим индекс физического объема экспорта для товара А по формуле (134):

 = 1,4727/0,9259 = 1,5906, то есть стоимость экспорта увеличилась в 1,5906 раза (на 59,06%) в отчетном периоде по сравнению с базисным.

    Аналогично по формуле (134) – для товара Б:

 = 0,3765/0,9063 = 0,4154, то есть стоимость экспорта уменьшилась и составила 41,54% в отчетном периоде по сравнению с базисным.

    Общий индекс физического объема по товарам А и Б по формуле (134) составит:

= 1,2766 / 0,9248 = 1,3804 , то есть физический объем экспорта товаров А и Б увеличился в 1,3804 раза (на 38,04%).

        

Контрольные задания

 

По данным таблицы 41 определить индексы цен, физического объема и стоимости импорта, а также условий торговли (по сравнению с данными по экспорту из методических указаний). По итогам расчетов сделать необходимые выводы.

Таблица 41. Условные данные о ценах и стоимости импорта товара в разные страны

№ страны

Базисный период

Отчетный период

Количество, тонн Стоимость, тыс.долл. Количество, тонн Стоимость, тыс.долл.

1

8904 7123 12345 8642

2

395 909 430 903

3

4231 5289 8075 8479

4

29312 17294 18462 12000

5

19436 14577 16879 14347

6

5103 8420 1236 2534

7

13201 10561 13301 10508

8

3080 3542 750 1125

9

8904 8014 20395 12237

10

33840 15228 16021 8892

11

1798 4216

12

1235 2744

13

6489 10811

14

590 1966

15

2506 2784

16

1689 5629

17

2970 4289

18

5974 7963

19

1970 3938

20

10850 13259

Вариант для выполнения контрольного задания выбирается на основе данных таблицы 41 с использованием таблицы 42.

Таблица 42. Распределение вариантов для выполнения контрольного задания

Вариант 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Товар А – №№ стран 1, 3, 10, 13, 19 2, 5, 11, 16, 18 3, 7, 12, 17, 19 4, 9, 13, 14, 16 1, 5, 9, 14, 15 3, 6, 13, 15, 17 5, 7, 14, 19, 20 7, 8, 12, 17, 19 3, 8, 9, 18, 20 7, 9 10, 18, 19
Товар Б – №№ стран 2, 4, 11, 20 4, 9, 12 19,  6, 8, 18, 20 7, 8, 17, 20 6, 10, 16, 17 2, 5, 12, 18 4, 6, 15, 17 3, 4, 13, 16 2, 6, 12, 19 1, 8, 11, 17

Контрольные вопросы

1. Виды индексов, используемые в таможенной статистике внешней торговли.

2. Расчет индексов физического объема и стоимости.

3. Расчет средних индексов цен.

4. Расчет индексов условий торговли.


 


Таможенная статистика внешней торговли

Методические указания

     Статистические данные должны быть представлены так, чтобы ими можно было пользоваться. Существует 3 основных формы представления статистических данных:

1) текстовая – включение данных в текст;

2) табличная – представление данных в таблицах;

3) графическая – выражение данных в виде графиков.

    Текстовая форма применяется при малом количестве цифр, как, например, в 1-м и 2-м вариантах контрольных заданий к данной теме.

    Табличная форма применяется чаще всего, так как является более эффективной формой представления статистических данных. В отличие от математических таблиц, которые по начальным условиям позволяют получить тот или иной результат, статистические таблицы рассказывают языком цифр об изучаемых объектах.

    Статистическая таблица – это система строк и столбцов, в которых в определенной последовательности и связи излагается статистическая информация о социально-экономических явлениях.

Таблица 5. Внешняя торговля РФ за 2000 – 2006 годы, млрд.долл. [1]

Показатель 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
Внешнеторговый оборот 149,9 155,6 168,3 212 280,6 368,9 468,4
Экспорт 105 101,9 107,3 135,9 183,2 243,6 304,5
Импорт 44,9 53,8 61 76,1 97,4 125,3 163,9
Сальдо торгового баланса 60,1 48,1 46,3 59,9 85,8 118,3 140,7
в том числе:              
со странами дальнего зарубежья              
экспорт 90,8 86,6 90,9 114,6 153 210,1 261,1
импорт 31,4 40,7 48,8 61 77,5 103,5 138,6
сальдо торгового баланса 59,3 45,9 42,1 53,6 75,5 106,6 122,5
со странами СНГ              
экспорт 14,3 15,3 16,4 21,4 30,2 33,5 43,4
импорт 13,4 13 12,2 15,1 19,9 21,8 25,2
сальдо торгового баланса 0,8 2,2 4,2 6,3 10,3 11,7 18,2

Например, в табл. 5 представлена информация о внешней торговле России, выражать которую в текстовой форме было бы неэффективным.

    Различают подлежащее и сказуемое статистической таблицы. В подлежащем указывается характеризуемый объект – либо единицы совокупности, либо группы единиц, либо совокупность в целом. В сказуемом дается характеристика подлежащего, обычно в числовой форме. Обязателен заголовок таблицы, в котором указывается к какой категории и к какому времени относятся данные таблицы.

    По характеру подлежащего статистические таблицы подразделяются на простые, групповые и комбинационные.

    В подлежащем простой таблицы объект изучения не подразделяется на группы, а дается либо перечень всех единиц совокупности, либо указывается совокупность в целом (например, табл. 7).

    В подлежащем групповой таблицы объект изучения подразделяется на группы по одному признаку. В сказуемом указываются число единиц в группах (абсолютное или в процентах) и сводные показатели по группам (например, табл. 5).

    В подлежащем комбинационной таблицы совокупность подразделяется на группы не по одному, а по нескольким признакам.

    При построении таблиц необходимо руководствоваться следующими общими правилами.     Подлежащее таблицы располагается в левой (реже – верхней) части, а сказуемое – в правой (реже – нижней). Заголовки столбцов содержат названия показателей и их единицы измерения. Итоговая строка завершает таблицу и располагается в ее конце, но иногда бывает первой: в этом случае во второй строке делается запись «в том числе», и последующие строки содержат составляющие итоговой строки.    Цифровые данные записываются с одной и той же степенью точности в пределах каждого столбца, при этом разряды чисел располагаются под разрядами, а целая часть отделяется от дробной запятой.    В таблице не должно быть пустых клеток: если данные равны нулю, то ставится знак «–» (прочерк); если данные не известны, то делается запись «сведений нет» или ставится знак «…» (троеточие). Если значение показателя не равно нулю, но первая значащая цифра появляется после принятой степени точности, то делается запись 0,0 (если, скажем, была принята степень точности 0,1).

    Иногда статистические таблицы дополняются графиками, когда ставится цель подчеркнуть какую-то особенность данных, провести их сравнение. Графическая форма является самой эффективной формой представления данных с точки зрения их восприятия. С помощью графиков достигается наглядность характеристики структуры, динамики, взаимосвязи явлений, их сравнения.

    Статистические графики – это условные изображения числовых величин и их соотношений посредством линий, геометрических фигур, рисунков или географических карт-схем. Графическая форма облегчает рассмотрение статистических данных, делает их наглядными, выразительными, обозримыми. Однако графики имеют определенные ограничения: прежде всего, график не может включить столько данных, сколько может войти в таблицу; кроме того, на графике показываются всегда округленные данные – не точные, а приблизительные. Таким образом, график используется только для изображения общей ситуации, а не деталей. Последний недостаток – трудоемкость построения графиков. Он может быть преодолен использованием персонального компьютера (например, «Мастером диаграмм» из пакета Microsoft Office Excel).

    По способу построения графики делятся на диаграммы, картограммы и картодиаграммы.

    Наиболее распространенным способом графического изображения данных являются диаграммы, которые бывают следующих видов: линейные, радиальные, точечные, плоскостные, объемные, фигурные. Вид диаграмм зависит от вида представляемых данных и задачи построения. В любом случае график обязательно сопровождается заголовком – над или под полем графика. В заголовке указывается, какой показатель изображен, по какой территории и за какое время.

    Линейные графики используются для представления количественных переменных: характеристики вариации их значений, динамики, взаимосвязи между переменными. Вариация данных анализируется с помощью полигона распределения, кумуляты (кривой «меньше, чем») и огивы (кривой «больше, чем»). Полигон распределения рассматривается в теме 5 (напр., рис. 9). Для построения кумуляты значения варьирующего признака откладываются по оси абсцисс, а на оси ординат помещаются накопленные итоги частот или частостей (от f 1 до ∑f). Для построения огивы на оси ординат помещаются накопленные итоги частот в обратном порядке (от ∑f до f 1). Кумуляту и огиву по данным табл. 4. изобразим на рис. 4.

Рис. 4. Кумулята и огива распределения товаров по величине таможенной стоимости

    Линейные графики подразделяются на одномерные, используемые для представления данных по одной переменной, и двумерные – по двум переменным. Примером одномерного линейного графика является полигон распределения, а двумерного – линия регрессии.

    При графическом изображении динамики по оси абсцисс показывается время (годы, кварталы, месяцы), а по оси ординат – значения показателей или показателя. Построим график динамики внешней торговли РФ по данным табл. 5 (см. рис. 5).

 

Рис. 5. Линейный график динамики внешней торговли РФ за 2000 – 2006 гг.

    Иногда при больших изменениях показателя прибегают к логарифмической шкале. Например, если значения показателя изменяются от 1 до 1000, то это может вызвать затруднения при построении графика. В таких случаях переходят к логарифмам значений показателя, которые не будут столь сильно различаться: lg 1 = 0, lg 1000 = 3.

    Среди плоскостных диаграмм по частоте использования выделяются столбиковые диаграммы (гистограммы), на которых показатель представляется в виде столбика, высота которого соответствует значению показателя (напр., рис. 8).

    Пропорциональность площади той или иной геометрической фигуры величине показателя лежит в основе других видов плоскостных диаграмм: треугольных, квадратных, прямоугольных. Можно использовать и сравнение площадей круга – в этом случае задается радиус окружности.

    Ленточная диаграмма представляет показатели в виде горизонтально вытянутых прямоугольников, а в остальном не отличается от столбиковой диаграммы.

    Из плоскостных диаграмм часто используется секторная диаграмма, которая применяется для иллюстрации структуры изучаемой совокупности. Вся совокупность принимается за 100%, ей соответствует общая площадь круга, площади секторов соответствуют частям совокупности. Построим секторную диаграмму структуры внешней торговли РФ в 2006 году по данным табл. 5 (см. рис. 6). При использовании компьютерных программ секторные диаграммы строятся в объемном виде, то есть не в двух, а в трех плоскостях (см. рис. 7).

     Рис. 6. Простая секторная диаграмма                Рис. 7. Объемная секторная диаграмма

    Фигурные (картинные) диаграммы усиливают наглядность изображения, так как включают рисунок изображаемого показателя, размер которого соответствует размеру показателя.

    При построении графика одинаково важно все – правильный выбор графического изображения, пропорций, соблюдение правил оформления графиков.

    Картограммы и картодиаграммы применяются для изображения географической характеристики изучаемых явлений. Они показывают размещение изучаемого явления, его интенсивность на определенной территории – в республике, области, экономическом или административном округе и т.д. (напр., см. рис. 2).


Наименование индекса Формула расчёта индекса Что показывает индекс Что показывает значение индекса, уменьшенное на 100 % Что показывает разность числителя и знаменателя
1 2 3 4 5
Индекс физического объёма реализации продукции, товара Во сколько раз изменилась стоимость продукции в результате изменения объёмов продаж (физического объёма) На сколько процентов изменилась стоимость за счёт изменения объёмов продаж На сколько рублей изменилась стоимость продукции за счёт изменения объёмов продаж
Индекс цен:   Форма Пааше   Форма Ласпейреса     Во сколько раз изменилась стоимость продукции текущего периода за счёт изменения цены. Во сколько бы раз изменилась стоимость продукции базисного периода за счёт изменения цены На сколько процентов изменилась стоимость продукции (текущего или базисного периода) за счёт изменения цены На сколько рублей изменилась стоимость продукции (текущего или базисного периода) за счёт изменения цены
Индекс товарооборота Во сколько раз изменилась стоимость продукции (товарооборот) в текущем периоде по сравнению с базисным На сколько процентов изменилась стоимость продукции (товарооборот) в текущем периоде по сравнению с базисным На сколько рублей изменилась стоимость продукции (товарооборот) в текущем периоде по сравнению с базисным
Индекс физического объёма производства продукции Во сколько раз изменились издержки производства за счёт изменения объёмов производства На сколько процентов изменились издержки производства за счёт изменения объёмов производства На сколько стоимостных единиц изменились издержки производства за счёт изменения объёмов производства
Индекс себестоимости Во сколько раз изменились издержки производства за счёт изменения себестоимости На сколько процентов изменились издержки производства за счёт изменения себестоимости На сколько стоимостных единиц изменились издержки производства за счёт изменения себестоимости
Индекс затрат или издержек производства Во сколько раз изменились издержки производства в текущем периоде по сравнению с базисным На сколько процентов изменились издержки производства в текущем периоде по сравнению с базисным На сколько стоимостных единиц изменились издержки производства в текущем периоде по сравнению с базисным

Общие индексы средних величин

Изучение совместного действия факторов на изменение среднего значения качественного признака и изменение структуры явления решается построением системы взаимосвязанных индексов:

1. Индекс переменного состава (42)

показывает изменение среднего значения качественного показателя (средней цены) в текущем периоде по сравнению с базисным или предыдущим.

2. Индекс постоянного состава (43)

показывает изменение среднего значения качественного показателя (средней цены) в зависимости от изменения этого показателя у отдельных единиц совокупности.

3. Индекс структурных сдвигов (44)

показывает изменение среднего значения качественного показателя в зависимости от изменения структурных пропорций.

Контрольные задания

Вариант 1. В 2015 году импорт РФ составил 98,7 млрд.долл., а экспорт – 241 млрд.долл., а в 2016 году – 137 и 302 млрд.долл. соответственно. Рассчитать всевозможные индексы, построить диаграмму и сделать выводы.

Вариант 2. По плану на 2016 год намечалось увеличение внешнеторгового товарооборота на 10%. В 2016 году плановое задание перевыполнили на 65 млрд. долл. или на 17,5%. Определить фактический прирост товарооборота (в млрд. долл.) в 2016 году по сравнению с 2015 годом.

Вариант 3. По данным табл. 6 рассчитать всевозможные индексы и сделать выводы.

Таблица 6. Внешняя торговля РФ с некоторыми странами СНГ, млн.долл.

Страна

2015

2016

Экспорт Импорт Экспорт Импорт
Украина 12402 7819 14979 9218
Белоруссия 10118 5716 13084 6850
Казахстан 6524 3225 8969 3839
Всего по СНГ 32627 18995 42285 22348

Вариант 4. По условным данным табл. 7 определить общий фактический объем экспорта товара:

Таблица 7. Экспорт товара

Направление экспорта Планируемый объем экспорта в 2016 году, млн.тонн Выполнение намеченного плана, %
Страны дальнего зарубежья 201 134
Страны СНГ 32 96

Вариант 5. По условным данным табл. 8 рассчитать среднюю экспортную цену товара, применив при этом свойства средней арифметической.

Таблица 8. Распределение цены экспортируемого товара

Цена товара, долл./т. до 500 500 – 600 600 – 700 более 700
Физический объем, т. 25000 28000 21000 11000

Вариант 6. По условным данным табл. 9 определить необходимую к уплате заводом общую величину ввозной таможенной пошлины.

Таблица 9. Физический объем импорта рыбного консервного завода

Вид продукции Код ТН ВЭД Пошлина, Евро/кг Физический объем, тонн
Крабы 1605 10 000 0 3 2500
Креветки 1605 20 100 0 2 5000
Омары 1605 30 100 0 3,5 1500

Вариант 7. По условным данным табл. 10 определить общий фактический объем импорта товара:

Таблица 10. Импорт товара

Направление импорта Планируемый объем импорта в 2016 году, млн.тонн Выполнение намеченного плана, %
Страны дальнего зарубежья 150 95
Страны СНГ 15 135

Вариант 8. По условным данным табл. 8 рассчитать среднюю импортную цену товара, применив при этом свойства средней арифметической.

Таблица 11. Распределение цены импортируемого товара

Цена товара, долл./т. до 100 100 – 150 150 – 200 более 200
Физический объем, кг 156000 187000 142000 115000

Вариант 9. По данным об экспорте из таблицы 12 рассчитать всевозможные индексы, построить диаграмму и сделать выводы.

Таблица 12. Товарная структура экспорта и импорта РФ

Группа товаров

Экспорт

Импорт

2015 2016 2015 2016
Продовольственные товары и сырье (кроме текстильного) 4,5 5,5 17,4 21,6
Минеральные продукты 156 199 3,0 3,3
Продукция химической промышленности, каучук 14,4 16,9 16,3 21,8
Кожевенное сырье, пушнина и изделия из них 0,3 0,4 0,3 0,4
Продукция лесной и целлюлозно-бумажной промышленности 8,3 9,5 3,3 4,0
Текстиль, текстильные изделия и обувь 0,9 0,9 3,6 5,5
Металлы, драгоценные камни и изделия из них 40,9 49,5 7,6 10,6
Машины, оборудование и транспортные средства 13,5 17,5 43,4 65,6
Прочие 2,5 3,1 3,7 4,9

Вариант 10. По данным об импорте из таблицы 12 рассчитать всевозможные индексы, построить диаграмму и сделать выводы.

Контрольные вопросы

 


Дата: 2018-12-21, просмотров: 2269.