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. — 47 432,44 45 276,4 131 302 -73 520 -222 932 428 401 -446 296 250 745 -156 958 139 710 564 014,832 баз. -

47 432,44 92 708,9 224 010 150 490 -72 442 355 959 -90 337 160 408 3449,63 143 160 707 174,56 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 картофелю за год Показатель Янв Фев Мар Апр Май Июн Июл Авг Сен Окт Ноя Дек Абсолютный прирост цеп. — 9773,71 -6296,9 -15 705 23 207,2 -6770,6 4606,99 -25 521 12 400,1 17 997,4 -17 621 2002,1 баз. — 9773,71 3476,77 -12 228 10 979,3 4208,72 8815,72 -16 706 -4305,6 13 691,8 -3928,9 -1926,8 Коэффициент роста цеп.

— 1,493 0,787 0,325 4,063 0,780 1,192 0,108 5,000 2,161 0,474 1,126 баз. — 1,493 1,176 0,383 1,554 1,213 1,445 0,157 0,783 1,691 0,802 0,903 Темп роста цеп.

— 149,3 78,7 32,5 406,3 78,0 119,2 10,8 500,0 216,1 47,4 112,6 баз. — 149,3 117,6 38,3 155,4 121,3 144,5 15,7 78,3 169,1 80,2 90,3 Темп прироста цеп. — 49,3 -21,3 -67,5 306,3 -22,0 19,2 -89,2 400,0 116,1 -52,6 12,6 баз.

— 49,3 17,6 -61,7 55,4 21,3 44,5 -84,3 -21,7 69,1 -19,8 -9,7

Таблица 23- Динамика внешнеторгового оборота по кофе за год Показатель Янв Фев Мар Апр Май Июн Июл Авг Сен Окт Ноя Дек Абсолютный прирост цеп. — 28 722,4 -97 246 333 180 -332 770 108 324 20 105,7 121 250 -207 006 236 344 -200 646 506 129,72 баз. — 28 722,4 -68 523 264 656 -68 113 40 211,4 60 317 181 567 -25 440 210 904 10 258 516 387,72 Коэффициент роста цеп. — 1,108 0,671 2,681 0,374 1,545 1,066 1,371 0,538 1,980 0,580 2,827 баз.

— 1,108 0,743 1,992 0,745 1,151 1,226 1,681 0,905 1,791 1,038 2,936 Темп роста цеп. — 110,8 67,1 268,1 37,4 154,5 106,6 137,1 53,8 198,0 58,0 282,7 баз.

— 110,8 74,3 199,2 74,5 115,1 122,6 168,1 90,5 179,1 103,8 293,6 Темп прироста цеп. — 10,8 -32,9 168,1 -62,6 54,5 6,6 37,1 -46,2 98,0 -42,0 182,7 баз. — 10,8 -25,7 99,2 -25,5 15,1 22,6 68,1 -9,5 79,1 3,8 193,6

Таблица 24- Динамика внешнеторгового оборота по стиральным машинам за год Показатель Янв Фев Мар Апр Май Июн Июл Авг Сен Окт Ноя Дек Абсолютный прирост цеп. — - 34 832,304 50 655,4 -62 345 75 175,8 -61 742 12 873,7 19 999,5 -5726,4 -301,39 -10 226 -17 136,288 баз. — - 34 832,304 15 823,1 -46 522 28 653,8 -33 089 -20 215 -215,28 -5941,7 -6243,1 -16 469 -33 605,208 Коэффициент роста цеп.

— 0,450 2,780 0,212 5,483 0,328 1,426 1,464 0,909 0,995 0,821 0,634 баз. — 0,450 1,250 0,265 1,453 0,477 0,681 0,997 0,906 0,901 0,740 0,469 Темп роста цеп. — 45,0 278,0 21,2 548,3 32,8 142,6 146,4 90,9 99,5 82,1 63,4 баз.

— 45,0 125,0 26,5 145,3 47,7 68,1 99,7 90,6 90,1 74,0 46,9 Темп прироста цеп. — - 55,0 178,0 -78,8 448,3 -67,2 42,6 46,4 -9,1 -0,5 -17,9 -36,6 баз. — -55,0 25,0 -73,5 45,3 -52,3 -31,9 -0,3 -9,4 -9,9 -26,0 -53,1

Таблица 25- Динамика внешнеторгового оборота по краске за год Показатель Янв Фев Мар Апр Май Июн Июл Авг Сен Окт Ноя Дек Абсолютный прирост цеп. — - 121 641,48 39 790 136 151 -113 215 61 187,1 -66 317 41 548,6 8720,08 32 022,5 -53 053 -40 815,846 баз. — ;

121 641,48 -81 852 54 299 -58 916 2271,62 -64 045 -22 496 -13 776 18 246,2 -34 807 -75 622,896 Коэффициент роста цеп. — 0,278 1,848 2,571 0,492 1,558 0,612 1,398 1,060 1,207 0,716 0,695 баз. — 0,278 0,514 1,322 0,650 1,013 0,620 0,867 0,918 1,108 0,793 0,551 Темп роста цеп. — 27,8 184,8 257,1 49,2 155,8 61,2 139,8 106,0 120,7 71,6 69,5 баз. -

27,8 51,4 132,2 65,0 101,3 62,0 86,7 91,8 110,8 79,3 55,1 Темп прироста цеп. — - 72,2 84,8 157,1 -50,8 55,8 -38,8 39,8 6,0 20,7 -28,4 -30,5 баз. — -72,2 -48,6 32,2 -35,0 1,3 -38,0 -13,3 -8,2 10,8 -20,7 -44,9

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 367 727,18 64 288,60 1,138 113,8 13,8 Картофель 20 793,36 -175,16 0,991 99,1 -0,9 Кофе 362 620,30 46 944,34 1,103 110,3 10,3 Стиральные машины 50 571,07 -3055,02 0,933 93,3 -6,7 Краска 135 344,47 -6874,81 0,947 94,7 -5,3

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 4 224 226,08 Февраль 5 271 658,52 Март 4 316 934,94 Апрель 6 448 236,56 Май 6 374 716,28 Июнь 2 151 783,81 Июль 8 580 184,98 Август 2 133 888,84 Сентябрь 4 384 633,97 Октябрь 3 227 675,71 Ноябрь 5 367 385,81 Декабрь 11 931 400,64

Таблица 28 — Сведения о поставках картофеля по месяцам Месяц Количество поставок за месяц Внешнеторговый оборот за месяц, USD Январь 5 19 805,76 Февраль 8 29 579,472 Март 6 23 282,532 Апрель 3 7577,856 Май 7 30 785,04 Июнь 5 24 014,484 Июль 7 28 621,476 Август 1 3100,032 Сентябрь 3 15 500,16 Октябрь 8 33 497,568 Ноябрь 3 15 876,9 Декабрь 4 17 879,004

Таблица 29 — Сведения о поставках кофе по месяцам Месяц Количество поставок за месяц Внешнеторговый оборот за месяц, USD Январь 4 266 708

Февраль 5 295 430,4 Март 3 198 184,56 Апрель 8 531 364,4 Май 4 198 594,88 Июнь 4 306 919,36 Июль 5 327 025,04 Август 6 448 274,6 Сентябрь 3 241 268,16 Октябрь 7 477 612,48 Ноябрь 3 276 966

Декабрь 8 783 095,72

Таблица 30 — Сведения о поставках стиральных машин по месяцам Месяц Количество поставок за месяц Внешнеторговый оборот за месяц, USD Январь 7 63 292,32 Февраль 3 28 460,016 Март 8 79 115,4 Апрель 2 16 770,312 Май 10 91 946,088 Июнь 3 30 203,784 Июль 4 43 077,528 Август 6 63 077,04 Сентябрь 6 57 350,592 Октябрь 5 57 049,2 Ноябрь 4 46 823,4 Декабрь 2 29 687,112

Таблица 31 — Сведения о поставках краски по месяцам Месяц Количество поставок за месяц Внешнеторговый оборот за месяц, USD Январь 6 168 539,4 Февраль 2 46 897,92 Март 4 86 687,874 Апрель 8 222 838,4 Май 5 109 623,89 Июнь 5 170 811,02 Июль 4 104 494,43 Август 6 146 043,05 Сентябрь 5 154 763,14 Октябрь 7 186 785,62 Ноябрь 5 133 732,35 Декабрь 3 92 916,504

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 -42 949,7 0,308 912 b1 82 135,38 4,67E-07 Коэффициент корреляции 0,964 — 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 картофелю Коэффициент Значение коэффициента Р-Значение a0 870,3463 0,67 472 b1 3984,602 7,96E-07 Коэффициент корреляции 0,960 —

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

Таблица 34 — Итоги регрессионной статистики и дисперсионного анализа по кофе Коэффициент Значение коэффициента Р-Значение a0 -50 777,1 0,464 569 b1 82 679,48 6,3E-05 Коэффициент корреляции 0,901 —

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

Таблица 35 — Итоги регрессионной статистики и дисперсионного анализа по стиральным машинам Коэффициент Значение коэффициента Р-Значение a0 6638,117 0,69 003 b1 8786,59 3,66E-08 Коэффициент корреляции 0,978 —

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

Таблица 36 — Итоги регрессионной статистики и дисперсионного анализа по краске Коэффициент Значение коэффициента Р-Значение a0 -4482,17 0,801 776 b1 27 965,33 7,38E-06 Коэффициент корреляции 0,936 —

Таким образом, зависимость стоимостного выражения внешнеторгового оборота от количества поставок краски 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) 1 224 226,08 225 352 2 271 658,52 251 239 3 316 934,94 277 126 4 448 236,56 303 013 5 374 716,28 328 900 6 151 783,81 354 787 7 580 184,98 380 674 8 133 888,84 406 561 9 384 633,97 432 448 10 227 675,71 458 335 11 367 385,81 484 222 12 931 400,64 510 109 13 — 535 996 14 — 561 883 15 — 587 770

Таблица 38 — Прогнозирование внешнеторгового оборота картофеля

t y y (t) 1 19 805,76 22 943,92 2 29 579,472 22 552,84 3 23 282,532 22 161,76 4 7577,856 21 770,68 5 30 785,04 21 379,6 6 24 014,484 20 988,52 7 28 621,476 20 597,44 8 3100,032 20 206,36 9 15 500,16 19 815,28 10 33 497,568 19 424,2 11 15 876,9 19 033,12 12 17 879,004 18 642,04 13 — 18 250,96 14 — 17 859,88 15 — 17 468,8

Таблица 39 — Прогнозирование внешнеторгового оборота кофе

t y y (t) 1 266 708 232 068 2 295 430,4 255 805 3 198 184,56 279 542 4 531 364,4 303 279 5 198 594,88 327 016 6 306 919,36 350 753 7 327 025,04 374 490 8 448 274,6 398 227 9 241 268,16 421 964 10 477 612,48 445 701 11 276 966 469 438 12 783 095,72 493 175 13 — 516 912 14 — 540 649 15 — 564 386

Таблица 40 — Прогнозирование внешнеторгового оборота стиральных машин

t y y (t) 1 63 292,32 54 987,92 2 28 460,016 54 184,84 3 79 115,4 53 381,76 4 16 770,312 52 578,68 5 91 946,088 51 775,6 6 30 203,784 50 972,52 7 43 077,528 50 169,44 8 63 077,04 49 366,36 9 57 350,592 48 563,28 10 57 049,2 47 760,2 11 46 823,4 46 957,12 12 29 687,112 46 154,04 13 — 45 350,96 14 — 44 547,88 15 — 43 744,8

Таблица 41 — Прогнозирование внешнеторгового оборота краски

t y y (t) 1 168 539,4 128 557,9 2 46 897,92 129 791,8 3 86 687,874 131 025,7 4 222 838,4 132 259,6 5 109 623,89 133 493,5 6 170 811,02 134 727,4 7 104 494,43 135 961,3 8 146 043,05 137 195,2 9 154 763,14 138 429,1 10 186 785,62 139 663 11 133 732,35 140 896,9 12 92 916,504 142 130,8 13 — 143 364,7 14 — 144 598,6 15 — 145 832,5

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