Таможенная статистика

Результаты расчётов представим в таблицах 21,22,23,24,25.

Таблица 21 — Динамика внешнеторгового оборота по рыбе замороженной за год Показатель Янв Фев Мар Апр Май Июн Июл Авг Сен Окт Ноя Дек Абсолютный прирост цеп. — 53 103,71 50 689,905 147 000,72 -82 310,751 -249 587,437 479 623,054 -499 657,635 280 725,52 -175 725 156 414,56 631 451,4 баз. — 53 103,73 103 793,635 250 794,36 168 483,61 -81 103,828 398 519,226 -101 138,41 179 587,11 3862,108 160 276,67 791 728,1 Коэффициент роста цеп.

— 1,212 1,167 1,414 0,836 0,405 3,822 0,231 2,873 0,592 1,614 2,535 баз. — 1,212 1,413 1,999 1,671 0,677 2,588 0,597 1,715 1,015 1,638 4,154 Темп роста цеп. — 121,2 116,7 141,4 83,6 40,5 382,2 23,1 287,3 59,2 161,4 253,5 баз. — 121,2 141,3 199,9 167,1 67,7 258,8 59,7 171,5 101,5 163,8 415,4 Темп прироста цеп.

— 21,2 16,7 41,4 -16,4 -59,5 282,2 -76,9 187,3 -40,8 61,4 153,5 баз. — 21,2 41,3 99,9 67,1 -32,3 158,8 -40,3 71,5 1,5 63,8 315,4.

Таблица 22- Динамика внешнеторгового оборота по пиву за год Показатель Янв Фев Мар Апр Май Июн Июл Авг Сен Окт Ноя Дек Абсолютный прирост цеп. — - 38 625 12 875 177 996,875 276 168,75 -183 790,625 134 543,75 446 440,625 212 115,625 -997 490,625 257 500 -56 006,25 баз. — - 38 625 -25 750 152 246,875 428 415,625 244 625 379 168,75 825 609,375 1 037 725 40 234,375 297 734,375 241 728,13 Коэффициент роста цеп. -.

0,880 1,045 1,601 1,582 0,755 1,238 1,637 1,185 0,266 1,711 0,910 баз. — 0,880 0,920 1,473 2,331 1,760 2,178 3,565 4,224 1,125 1,925 1,751 Темп роста цеп. — 88,0 104,5 160,1 158,2 75,5 123,8 163,7 118,5 26,6 171,1 91,0 баз. — 88,0 92,0 147,3 233,1 176,0 217,8 356,5 422,4 112,5 192,5 175,1 Темп прироста цеп. — ;

12,0 4,5 60,1 58,2 -24,5 23,8 63,7 18,5 -73,4 71,1 -9,0 баз. — -12,0 -8,0 47,3 133,1 76,0 117,8 256,5 322,4 12,5 92,5 75,1.

Таблица 23- Динамика внешнеторгового оборота по рису за год Показатель Янв Фев Мар Апр Май Июн Июл Авг Сен Окт Ноя Дек Абсолютный прирост цеп. — - 20 031,44 59 446,244 -62 097,464 17 498,052 -3004,716 -50 137,516 72 496,138 -14 346,046 -19 265,532 11 046,75 57 325,27 баз. — - 20 031,44 39 414,804 -22 682,66 -5184,608 -8189,324 -58 326,84 14 169,298 -176,748 -19 442,28 -8395,53 48 929,74 Коэффициент роста цеп. — 0,657 2,552 0,365 1,491 0,943 0,000 #ДЕЛ/0! 0,802 0,669 1,284 2,148 баз. -.

0,657 1,676 0,611 0,911 0,860 0,000 1,243 0,997 0,667 0,856 1,839 Темп роста цеп. — 65,7 255,2 36,5 149,1 94,3 0,0 #ДЕЛ/0! 80,2 66,9 128,4 214,8 баз. — 65,7 167,6 61,1 91,1 86,0 0,0 124,3 99,7 66,7 85,6 183,9 Темп прироста цеп. — ;

34,3 155,2 -63,5 49,1 -5,7 -100,0 #ДЕЛ/0! -19,8 -33,1 28,4 114,8 баз. — -34,3 67,6 -38,9 -8,9 -14,0 -100,0 24,3 -0,3 -33,3 -14,4 83,9.

Таблица 24- Динамика внешнеторгового оборота по асбесту за год Показатель Янв Фев Мар Апр Май Июн Июл Авг Сен Окт Ноя Дек Абсолютный прирост цеп. — 9798,39 -25 755,768 -8818,551 -3732,72 28 741,944 11 174,8305 36 020,748 -73 464,5955 60 866,6655 -39 730,1385 -30 608,304 баз. — 9798,39 -15 957,378 -24 775,929 -28 508,649 233,295 11 408,1255 47 428,8735 -26 035,722 34 830,9435 -4899,195 -35 507,499 Коэффициент роста цеп. — 1,226 0,516 0,679 0,799 2,931 1,256 1,657 0,191 4,507 0,492 0,205 баз.

— 1,226 0,632 0,429 0,343 1,005 1,263 2,093 0,400 1,803 0,887 0,182 Темп роста цеп. — 122,6 51,6 67,9 79,9 293,1 125,6 165,7 19,1 450,7 49,2 20,5 баз. — 122,6 63,2 42,9 34,3 100,5 126,3 209,3 40,0 180,3 88,7 18,2 Темп прироста цеп.

— 22,6 -48,4 -32,1 -20,1 193,1 25,6 65,7 -80,9 350,7 -50,8 -79,5 баз. — 22,6 -36,8 -57,1 -65,7 0,5 26,3 109,3 -60,0 80,3 -11,3 -81,8 Таблица 25- Динамика внешнеторгового оборота по медной проволоке за год Показатель Янв Фев Мар Апр Май Июн Июл Авг Сен Окт Ноя Дек Абсолютный прирост цеп. — ;

133 572,2025 237 707,005 -309 460,6675 -186 927,49 259 049,12 577 708,975 -252 057,7375 34 220,9775 50 043,58 -361 344,085 -142 035,46 баз. — - 133 572,2025 104 134,8025 -205 325,865 -392 253,355 -133 204,235 444 504,74 192 447,0025 226 667,98 276 711,56 -84 632,525 -226 667,98 Коэффициент роста цеп. — 0,807 1,426 0,611 0,616 1,865 2,034 0,778 1,039 1,054 0,627 0,766 баз. — 0,807 1,151 0,703 0,433 0,807 1,643 1,278 1,328 1,400 0,878 0,672 Темп роста цеп. -.

80,7 142,6 61,1 61,6 186,5 203,4 77,8 103,9 105,4 62,7 76,6 баз. — 80,7 115,1 70,3 43,3 80,7 164,3 127,8 132,8 140,0 87,8 67,2 Темп прироста цеп. — - 19,3 42,6 -38,9 -38,4 86,5 103,4 -22,2 3,9 5,4 -37,3 -23,4 баз. — -19,3 15,1 -29,7 -56,7 -19,3 64,3 27,8 32,8 40,0 -12,2 -32,8.

Значения цепных показателей темпов прироста по всем анализируемым товарам (за период февраль — декабрь) отобразим в виде гистограммы (рисунок 12).

Рисунок 12. Цепные темпы прироста, %.

Рассчитаем средние показатели динамики:

средний уровень ряда динамики;

средний абсолютный прирост;

средний коэффициент роста;

средний темп роста;

средний темп прироста.

Результаты оформим в таблице 26.

Таблица 26 — Средние показатели динамики внешнеторгового оборота товаров Товар Средний уровень ряда динамики, тыс. USD Средний абсолютный прирост, тыс. USD Средний коэффициент роста Средний темп роста, % Средний темп роста, % Рыба замороженная 411 694,56 71 975,28 1,138 113,8 13,8 Пиво 620 467,71 21 975,28 1,052 105,2 5,2 Рис 55 000,54 4448,16 1,057 105,7 5,7 Асбест 40 727,47 -3227,95 0,856 85,6 -14,4 Медная проволока 697 513,06 -20 606,18 0,965 96,5 -3,5.

6. Корреляционно-регрессионный анализ.

Для выполнения корреляционно-регрессионного анализа по каждому товару сформируем исходные данные (таблицы 27,28,29,30,31).

Таблица 27 — Сведения о поставках рыбы замороженной по месяцам Месяц Количество поставок за месяц Внешнеторговый оборот за месяц, USD Январь 52 251 035,72 Февраль 63 304 139,43 Март 70 354 829,335 Апрель 99 501 830,0595.

Май 79 419 519,309 Июнь 32 169 931,872 Июль 118 649 554,9255.

Август 27 149 897,2905.

Сентябрь 76 430 622,812 Октябрь 44 254 897,808 Ноябрь 71 411 312,372 Декабрь 172 1 042 763,76.

Таблица 28 — Сведения о поставках пива по месяцам Месяц Количество поставок за месяц Внешнеторговый оборот за месяц, USD Январь 50 321 875.

Февраль 44 283 250.

Март 46 296 125.

Апрель 71 474 121,875 Май 111 750 290,625 Июнь 80 566 500.

Июль 99 701 043,75 Август 155 1 147 484,375 Сентябрь 176 1 359 600.

Октябрь 45 362 109,375 Ноябрь 77 619 609,375 Декабрь 69 563 603,125.

Таблица 29 — Сведения о поставках риса по месяцам Месяц Количество поставок за месяц Внешнеторговый оборот за месяц, USD Январь 99 58 326,84 Февраль 65 38 295,4 Март 158 97 741,644 Апрель 55 35 644,18 Май 82 53 142,232 Июнь 61 41 064,452 Июль 0 0 Август 107 72 496,138 Сентябрь 83 58 150,092 Октябрь 55 38 884,56 Ноябрь 69 49 931,31 Декабрь 145 107 256,578.

Таблица 30 — Сведения о поставках асбеста по месяцам Месяц Количество поставок за месяц Внешнеторговый оборот за месяц, USD Январь 93 43 392,87 Февраль 111 53 191,26 Март 56 27 435,492 Апрель 38 18 616,941 Май 29 14 884,221 Июнь 85 43 626,165 Июль 103 54 800,9955.

Август 166 90 821,7435.

Сентябрь 31 17 357,148 Октябрь 136 78 223,8135.

Ноябрь 66 38 493,675 Декабрь 13 7885,371.

Таблица 31 — Сведения о поставках медной проволоки по месяцам Месяц Количество поставок за месяц Внешнеторговый оборот за месяц, USD Январь 94 691 778,9 Февраль 75 558 206,6975.

Март 90 695 458,575 Апрель 62 486 453,035 Май 37 299 525,545 Июнь 69 558 574,665 Июль 135 1 136 283,64 Август 116 891 084,7755.

Сентябрь 104 918 446,88 Октябрь 107 968 490,46 Ноябрь 66 607 146,375 Декабрь 50 465 110,92.

В анализе построим уравнение парной линейной регрессии, используя значения фактора, оказывающего влияние (x) и результативного признака (y). В данном случае фактором будет являться количество поставок за месяц, а результативным признаком — стоимостное выражение внешнеторгового оборота за месяц.

Для построения уравнения линейной регрессии будем использовать инструмент «Регрессия» Пакета программ MS Excel.

Уравнение парной линейной регрессии имеет общий вид:

y = a0 + b1x1. (16).

В результатах анализа значения коэффициентов a0 и b1 — это коэффициенты при y-пересечении и переменной x1. Полученные результаты анализа представим в таблицах 32,33,34,35,36 и укажем итоговое уравнение регрессии.

Таблица 32 — Итоги регрессионной статистики и дисперсионного анализа по рыбе замороженной Коэффициент Значение коэффициента Р-Значение a0 -42 700,5 0,69 686 b1 6038,47 3,22E-10 Коэффициент корреляции 0,992 — Таким образом, зависимость стоимостного выражения внешнеторгового оборота от количества поставок рыбы замороженной описывается уравнением, параметр — значим, связь между рассматриваемыми признаками — очень тесная.

Таблица 33 — Итоги регрессионной статистики и дисперсионного анализа по пиву Коэффициент Значение коэффициента Р-Значение a0 -37 509,7 0,247 771 b1 7718,21 3,67E-10 Коэффициент корреляции 0,991 ;

Таким образом, зависимость стоимостного выражения внешнеторгового оборота от количества поставок пива описывается уравнением, параметр — значим, связь между рассматриваемыми признаками — очень тесная.

Таблица 34 — Итоги регрессионной статистики и дисперсионного анализа по рису Коэффициент Значение коэффициента Р-Значение a0 -81,7181 0,981 695 b1 665,8979 8,04E-09 Коэффициент корреляции 0,984 -.

Таким образом, зависимость стоимостного выражения внешнеторгового оборота от количества поставок риса описывается уравнением, параметр — значим, связь между рассматриваемыми признаками — очень тесная.

Таблица 35 — Итоги регрессионной статистики и дисперсионного анализа по асбесту Коэффициент Значение коэффициента Р-Значение a0 -1203,09 0,576 941 b1 542,7904 4,92E-10 Коэффициент корреляции 0,991 -.

Таким образом, зависимость стоимостного выражения внешнеторгового оборота от количества поставок асбеста описывается уравнением, параметр — значим, связь между рассматриваемыми признаками — очень тесная.

Таблица 36 — Итоги регрессионной статистики и дисперсионного анализа по медной проволоке Коэффициент Значение коэффициента Р-Значение a0 1457,288 0,979 534 b1 8217,983 1,29E-07 Коэффициент корреляции 0,972 -.

Таким образом, зависимость стоимостного выражения внешнеторгового оборота от количества поставок медной проволоки описывается уравнением, параметр — значим, связь между рассматриваемыми признаками — очень тесная.

7. Прогнозирование внешнеторгового оборота.

Прогнозирование является неотъемлемой частью планирования внешнеэкономической деятельности. Прогнозирование лежит в основе разработки планов работы и развития таможенной деятельности.

Одной из простейших моделей, выражающих тенденцию развития (прогноза), является линейная функция, т. е. прямая вида:

(17).

где — параметры уравнения;

— период времени (месяц).

Используя для расчётов MS Excel, данные параметры можно определить с помощью следующих функций:

а0 — ОТРЕЗОК (у;t);

а1 — НАКЛОН (у;t).

Для линейной зависимости параметр рассматривают как обобщенный начальный уровень ряда; - сила связи, т. е. параметр, показывающий, насколько изменится результат при изменении времени на единицу. Таким образом, этот параметр можно представить как постоянный теоретический абсолютный прирост.

Результаты расчётов представим в соответствующей форме (таблицы 37,38,39,40,41), где значения графы y соответствуют значениям Внешнеторгового оборота за месяц из таблиц 27,28,29,30,31.

Таблица 37 — Прогнозирование внешнеторгового оборота рыбы замороженной.

t y y (t) 1 251 035,72 252 295,24 2 304 139,43 281 276,94 3 354 829,335 310 258,64 4 501 830,0595 339 240,34 5 419 519,309 368 222,04 6 169 931,872 397 203,74 7 649 554,9255 426 185,44 8 149 897,2905 455 167,14 9 430 622,812 484 148,84 10 254 897,808 513 130,54 11 411 312,372 542 112,24 12 1 042 763,76 571 093,94 13

— 600 075,64 14

— 629 057,34 15

— 658 039,04 Таблица 38 — Прогнозирование внешнеторгового оборота пива.

t y y (t) 1 321 875 391 589,82 2 283 250 433 203,98 3 296 125 474 818,14 4 474 121,875 516 432,3 5 750 290,625 558 046,46 6 566 500 599 660,62 7 701 043,75 641 274,78 8 1 147 484,375 682 888,94 9 1 359 600 724 503,1 10 362 109,375 766 117,26 11 619 609,375 807 731,42 12 563 603,125 849 345,58 13

— 890 959,74 14

— 932 573,9 15

— 974 188,06.

Таблица 39 — Прогнозирование внешнеторгового оборота риса.

t y y (t) 1 58 326,84 47 312,19 2 38 295,4 48 572,6 3 97 741,644 49 833,01 4 35 644,18 51 093,42 5 53 142,232 52 353,83 6 41 064,452 53 614,24 7 0 54 874,65 8 72 496,138 56 135,06 9 58 150,092 57 395,47 10 38 884,56 58 655,88 11 49 931,31 59 916,29 12 107 256,578 61 176,7 13

— 62 437,11 14

— 63 697,52 15

— 64 957,93 Таблица 40 — Прогнозирование внешнеторгового оборота асбеста.

t y y (t) 1 43 392,87 39 470,82 2 53 191,26 39 699,3 3 27 435,492 39 927,78 4 18 616,941 40 156,26 5 14 884,221 40 384,74 6 43 626,165 40 613,22 7 54 800,9955 40 841,7 8 90 821,7435 41 070,18 9 17 357,148 41 298,66 10 78 223,8135 41 527,14 11 38 493,675 41 755,62 12 7885,371 41 984,1 13

— 42 212,58 14

— 42 441,06 15

— 42 669,54.

Таблица 41 — Прогнозирование внешнеторгового оборота медной проволоки.

t y y (t) 1 691 778,9 605 661,67 2 558 206,6975 620 943,8 3 695 458,575 636 225,93 4 486 453,035 651 508,06 5 299 525,545 666 790,19 6 558 574,665 682 072,32 7 1 136 283,64 697 354,45 8 891 084,7755 712 636,58 9 918 446,88 727 918,71 10 968 490,46 743 200,84 11 607 146,375 758 482,97 12 465 110,92 773 765,1 13

— 789 047,23 14

— 804 329,36 15

— 819 611,49.

Заключение

.

В настоящее время сбор, обработка и передача данных об экспортно-импортных операциях осуществляется по четырехзвенной системе: таможенные посты; таможни; региональные таможенные управления; ГТК и его Главный научно-информационный вычислительный центр (ГНИВЦ). При ведении таможенной статистики используется методология, обеспечивающая международную сопоставимость с данными государственной статистики, используемой в Российской Федерации. Статистика внешнеэкономических связей ведется в соответствии с «Методологией таможенной статистики внешней торговли Российской Федерации». Методология подготовлена на базе Государственной программы с учетом соответствующих нормативных документов статистических подразделений ООН и Европейского союза. Методология определяет объекты статистического наблюдения и учета в таможенной статистике внешней торговли.

Таможенная статистика внешней торговли Российской Федерации учитывает ввоз и вывоз товаров в соответствии с так называемой общей системой учета внешней торговли. Ее объектами становятся все товары (за исключением находящихся в обращении валютных ценностей), ввоз и вывоз которых соответственно увеличивает или уменьшает материальные ресурсы страны.

Список использованных источников

.

Таможенный кодекс Таможенного союза Федеральный закон № 311-ФЗ «О таможенном регулировании в РФ».

Приказ ФТС РФ от 19.

02.2013 г. № 311 «Об утверждении порядка ведения таможенной статистики внешней торговли Российской Федерации по субъектам Российской Федерации».

Решение Комиссии Таможенного союза от 28.

01.2011 г. № 525 «О Единой методологии ведения таможенной статистики внешней торговли и статистики взаимной торговли государств-членов Таможенного союза».

Афонин П. Н. Таможенная статистика: учебное пособие / П. Н. Афонин. — СПб.: ИЦ Интермедия, 2012. — 159 с.

Беляева Е. Н. Таможенная статистика: Учебное пособие / Е. Н. Беляева, О. Е. Кудрявцев; Под ред. профессора С. Н. Гамидуллаева. — СПб: Троицкий мост, 2012. — 160 с.

Терехов В. А. Таможенная статистика в условиях функционирования Таможенного союза: Учебное пособие / В. А. Терехов, В. Н. Москаленко, Е. В, Родительская, И. М. Турланова. — СПб.: Троицкий мост, 2013. — 160 с.

Официальный сайт Федеральной таможенной службы [Электронный ресурс:] - Свободный доступ из сети Интернет — www.customs.ru.