Статистическое наблюдение

г. Таблица 3.

2.1 Товарная структура импорта РФ за 2008;2011 г. г.Период2 008 200 920 102 011 млрд долл. СШАИмпорт — всего98,7138,0200,0267,0 в том числе:

продовольственные товары и сельскохозяйственное сырье (кроме текстильного)

17,421,627,635,2минеральные продукты3,03,34,78,3продукция химической промышленности, каучук16,321,827,535,1кожевенное сырье, пушнина и изделия из них0,30,40,71,0древесина и целлюлозно-бумажные изделия3,34,05,36,5текстиль, текстильные изделия и обувь3,65,58,611,6металлы, драгоценные камни и изделия из них7,710,616,419,3машины, оборудование и транспортные средства43,465,7102,0141,0Прочие3,74,87,29,1а) Определим, по какой группе товаров изменения абсолютных значений являются максимальными. Для этого воспользуемся индексным методом. Значения индивидуальных базисных индексов для каждого вида товаров (показатели 2008 года принимаем за базовые) приведены в таблице 3.

2.2. Формула для расчета базисных индексов:

Приведем расчет показателей:

Импорт — всего:

Продовольственные товары и сельскохозяйственное сырье:

Минеральные продукты:

Продукция химической промышленности, каучук:

Кожевенное сырье, пушнина и изделия из них: Древесина и целлюлозно-бумажные изделия:

Текстиль, текстильные изделия и обувь:

Металлы, драгоценные камни и изделия из них: Машины, оборудование и транспортные средства:

Прочие:Таблица 3.

2.2 Значения базисных индексов для товаров в структуре импорта РФ за 2008;2011 г. г.Период2009/20 082 010/20082011/2008

Импорт — всего1,422,7 в том числе: продовольственные товары и сельскохозяйственное сырье (кроме текстильного)

1,21,62минеральные продукты1,11,62,8продукция химической промышленности, каучук1,31,72,2кожевенное сырье, пушнина и изделия из них1,32,33,3древесина и целлюлозно-бумажные изделия1,21,62текстиль, текстильные изделия и обувь1,52,43,2металлы, драгоценные камни и изделия из них1,42,12,5машины, оборудование и транспортные средства1,52,43,2прочие1,31,92,5Вывод. Максимальные изменения абсолютных значений были отмечены:

в 2009 году по группам: «текстиль, текстильные изделия и обувь» и «машины, оборудование и транспортные средства», значение базисного индекса — 1,5 В 2010 году по группам: «текстиль, текстильные изделия и обувь» и «машины, оборудование и транспортные средства», значение базисного индекса — 2,4 В 2011 году по группе: «кожевенное сырье, пушнина и изделия из них», значение базисного индекса — 2,4.б) Определим значения относительных показателей структуры (ОПС) для каждой из группы товаров и сведем рассчитанные значения в таблицу 3.

2.3. Таблица 3.

2.3. Относительные показатели структуры по группам товаров и по годам

Период2 008 200 920 102 011продовольственные товары и сельскохозяйственное сырье (кроме текстильного)

17,63%15,65%13,80%13,18%минеральные продукты3,04%2,39%2,35%3,11%продукция химической промышленности, каучук16,51%15,80%13,75%13,15%кожевенное сырье, пушнина и изделия из них0,30%0,29%0,35%0,37%древесина и целлюлозно-бумажные изделия3,34%2,90%2,65%2,43%текстиль, текстильные изделия и обувь3,65%3,99%4,30%4,34%металлы, драгоценные камни и изделия из них7,80%7,68%8,20%7,23%машины, оборудование и транспортные средства43,97%47,61%51,00%52,81%прочие3,75%3,48%3,60%3,41%Относительные показатели структуры рассчитываются по формуле:

где Покажем расчет показателей структуры, сведенных в таблице 3.

2.3. Продовольственные товары:

2008 год2009 год2010 год 2011 год

Минеральные продукты:

2008 год2009 год2010 год 2011 год

Продукция химической промышленности, каучук2008 год2009 год2010 год 2011 год

Кожевенное сырье, пушнина и изделия из них:

2008 год2009 год2010 год 2011 год

Древесина и целлюлозно-бумажные изделия:

2008 год2009 год2010 год 2011 год

Текстиль, текстильные изделия и обувь:

2008 год2009 год2010 год 2011 год

Металлы, драгоценные камни и изделия из них:

2008 год2009 год2010 год 2011 год

Машины, оборудование и транспортные средства:

2008 год2009 год2010 год 2011 год

Прочие:

2008 год2009 год2010 год 2011 год

Вывод. Наибольший удельный вес в объеме импорта РФ по итогам 2008;2011 г. г. принадлежит группе товаров «машины, оборудование и транспортные средства"3.

4. Анализ динамики

Для расчета показателей динамики на постоянной базе каждый уровень ряда сравнивается с одним и тем же базисным уровнем. Исчисляемые при этом показатели называются базисными. Для расчета показателей динамики на переменной базе каждый последующий уровень ряда сравнивается с предыдущим. Вычисленные таким способом показатели динамики называются цепными. Важнейшим статистическим показателем динамики является абсолютный прирост, который определяется в разностном сопоставлении двух уровней ряда динамики в единицах измерения исходной информации. Абсолютный приростцепной прирост: базисный прирост: Темпы прироста характеризуют абсолютный прирост в относительных величинах. Исчисленный в процентах темп прироста показывает, на сколько процентов изменился сравниваемый уровень с уровнем, принятым за базу сравнения. Темп приростацепной темп прироста: базисный темп прироста: Распространенным статистическим показателем динамики является темп роста. Он характеризует отношение двух уровней ряда и может выражаться в виде коэффициента или в процентах. Темп ростацепной темп роста: базисный темп роста: Абсолютное значение 1% приростацепной: базисный: Проведем расчет по указанным формулам:

2009 год: Абсолютный приростцепной прирост: базисный прирост: Темп приростацепной темп прироста: базисный темп прироста: Темп ростацепной темп роста: базисный темп роста: Абсолютное значение 1% приростацепной: базисный: 2010 год: Абсолютный приростцепной прирост: базисный прирост: Темп приростацепной темп прироста: базисный темп прироста: Темп ростацепной темп роста: базисный темп роста: Абсолютное значение 1% приростацепной: базисный: 2011 год: Абсолютный приростцепной прирост: базисный прирост: Темп приростацепной темп прироста: базисный темп прироста: Темп ростацепной темп роста: базисный темп роста: Абсолютное значение 1% приростацепной: базисный: Сведем результаты расчетов в таблицу 3.

3.1. Таблица 3.

3.1 Анализ динамики импорта РФ за 2008;2011 г. г.Период2 008 200 920 102 011 млрд долл. СШАИмпорт 98,70 138,00200,267,00−39,300 062,000067,0000−39,3 000 101,3000168,3000−0,39 820,44930,3350−0,39 821,02631,7052−1,39 821,44931,3350−1,39 822,02632,7052−0,98 701,38002,0000−0,98 700,98700,9870

Вывод.По результатам анализа динамики видим рост импорта, наибольший рост относительно 2008 года наблюдался в 2011 году. 3.

5. Построение тренда

Линейное уравнение тренда имеет вид y = bt + aНаходим параметры уравнения методом наименьших квадратов. Система уравнений МНК: a0n + a1∑t = ∑ya0∑t + a1∑t2 = ∑y•tПодставим данные из таблицы 3.

4.1:Таблица 3.

4.1. Расчетная таблица tyt 2y 2t•yy (t)(y-y cp) 2(y-y (t))2(t-t p) 2(y-y (t)): y198.

719 741.

6998.

790.

895 963.

7612.

250.

7 912 138 419 044 276 224.

581 438.

3191.

780.

250.

6 943 200 940 000 600 064.

27 579.

6118.

230.

250.

214 426 716 712 891 056 128.

968 294.

6636.

482.

250.

22 610 703.

730 140 074.

692 042.

7703.

716 276.

27 207.

4950.194a0 + 10a1 = 703.

710a0 + 30a1 = 2042.

7Из первого уравнения выражаем а0 и подставим во второе уравнение

Получаем a0 = 56.69, a1 = 34.2Уравнение тренда: y = 56.69 t + 34.2Коэффициент тренда b = 56.69 показывает среднее изменение результативного показателя (в единицах измерения у) с изменением периода времени t на единицу его измерения. В нашем случае с увеличением t на 1 единицу, y изменится в среднем на 56.

69.Оценим качество уравнения тренда с помощью ошибки абсолютной аппроксимации. Поскольку ошибка меньше 7%, то данное уравнение можно использовать в качестве тренда. Коэффициент эластичности представляет собой показатель силы связи фактора t с результатом у, показывающий, на сколько процентов изменится значение у при изменении значения фактора на 1%.Коэффициент эластичности меньше 1. Следовательно, при изменении t на 1%, Y изменится менее чем на 1%. Другими словами — влияние t на Y не существенно. Эмпирическое корреляционное отношение вычисляется для всех форм связи и служит дляизмерение тесноты зависимости. Изменяется в пределах [0;1]. где

Полученная величина свидетельствует о том, что изменение временного периода t существенно влияет на y. Коэффициент детерминации.

т.е. в 98.

73% случаев влияет на изменение данных. Другими словами — точность подбора уравнения тренда — высокая. Анализ точности определения оценок параметров уравнения тренда.

где m = 1 — количество влияющих факторов в модели тренда. Анализ точности определения оценок параметров уравнения трендаS b = 4.56Доверительные интервалы для зависимой переменной

По таблице Стьюдента находим TтаблTтабл (n-m-1;α/2) = (2;0.025) = 4.303Рассчитаем границы интервала, в котором будет сосредоточено 95% возможных значений Y при неограниченно большом числе наблюдений и t = 3(34.2 + 56.69*3 — 4.303*49.97; 34.2 + 56.69*3 — 4.303*49.97)(154.

3;254.

24)Определим среднеквадратическую ошибку прогнозируемого показателя. m = 1 — количество влияющих факторов в уравнении тренда.

где L — период упреждения; уn+L — точечный прогноз по модели на (n + L)-й момент времени; n — количество наблюдений во временном ряду; Sy — стандартная ошибка прогнозируемого показателя; Tтабл — табличное значение критерия Стьюдента для уровня значимости α и для числа степеней свободы, равного n-2.Проверка гипотез относительно коэффициентов линейного уравнения тренда.

1) t-статистика. Критерий Стьюдента. Статистическая значимость коэффициента b подтверждается

Статистическая значимость коэффициента a не подтверждается

Определим доверительные интервалы коэффициентов тренда, которые с надежность 95% будут следующими:(b — tнаблSb; b + tнаблSb)(56.69 — 4.303•4.56; 56.69 + 4.303•4.56)(37.0895;76.2905)(a — t набл S a; a + t набл S a)(34.2 — 4.303•12.47; 34.2 + 4.303•12.47)(-19.4781;87.8781)Так как точка 0 (ноль) лежит внутри доверительного интервала, то интервальная оценка коэффициента a статистически незначима.

2) F-статистика. Критерий Фишера. Fkp = 18.5где m — количество факторов в уравнении тренда (m=1).Поскольку F > Fkp, то коэффициент детерминации (и в целом уравнение тренда) статистически значим. Заключение

Поставленная в исследовании цель: научиться применять метод статистической группировки, индексный метод и метод статистических показателей для изучения структуры внешнеторгового товаропотока Российской Федерации — достигнута. Поставленные в исследовании задачи решены:

сформирован понятийный аппарат для анализа таможенной статистики внешней торговлиизучен метод статистической группировкиизучен индексный методизучен метод статистических показателейисследована таможенная статистика за 2008;2011 г. г. при помощи метода статистической группировки и метода статистических показателейисследована таможенная статистика за 2008;2011 г. г. при помощи индексного метода и метода статистических показателей. Обзор нормативной и учебной литературы по анализу таможенной статистики внешней торговли подтверждает актуальность изучения данной проблемы. Дальнейшее развитие национальной экономики, или правильнее сказать ее перестройка, в настоящее время невозможна, в том числе, и без данных таможенной статистики внешней торговли. Анализ структуры внешнеторгового товаропотока однозначно указывает слабые стороны национальной экономики, ее ориентированность только на добычу природных ресурсов (нефть, газ и др.) и необходимость ее перестройки в направлении развития переработки природных ресурсов, развития высоко технологичного производства и нанотехнологий. Что касается возможных направлений развития таможенной статистики внешней торговли, такими направлениями могут быть:

оценка и учет неорганизованной (так называемой «челночной») торговли, которая составляет около 20% импорта страны. Наиболее распространенными странами для этого вида торговли являются Турция, Китай, Объединенные Арабские Эмираты, Республика Корея, Италия. В таможенной статистике учитывается (и заполняется ГТД) ввоз физическими лицами товаров, вес или стоимость которых превышает соответственно 200 кг или 10 000 долл. США. Ввоз физическими лицами товаров как в несопровождаемом, так и в сопровождаемом багаже, если их стоимость оценивается более 1000 долл. США или вес составляет более 50 кг, учитывается отдельно на основе данных, содержащихся в таможенном приходном ордере (ТПО), служащим для уплаты таможенных платежей, и не находит отражения в официальных публикациях по таможенной статистике внешней торговлиучет рыбы и всех видов морских продуктов, продаваемых с российских судов за границей, в том числе и на иностранные суда, находящиеся в территориальных водах иностранных государств или в открытом море, а также бункерное топливо, балласт, продовольствие и иные материалы, приобретаемые за рубежом для российских транспортных средств. Литература

Елисеева И. И. Общая теория статистики: Учебник для ВУЗов. — М.: Финансы и статистика, 2010

Ефимова М. Р. Общая теория статистики: Учебник.

М.: Финансы и статистика, 2010

Ефимова М. Р. Практикум по общей теории статистики: Учебн. пособие.

М.: Финансы и статистика, 2010

Иода Е.В., Герасимов Б. И. Статистика: Учебное пособие / Под общей ред. Е. В. Иода. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2010. — 104с. Козлов В. С., Эрлих Я. М., Долгушевский Ф. Г. Общая теория статистики: Учебник.

М.: Статистика, 2010

Копылова О. Ф. Индексы внешней торговли М.: Рио РТА. 2011 г. Курс социально-экономической статистики: Учебник для вузов / Под ред. проф. М. Г. Назарова. — М.: Финстатинформ, ЮНИТИ-ДАНА, 2000. — 771 с. РОССИЯ в цифрах 2000;2011

Краткий статистический сборник Москва 2011

Ряузов Н. Н. Общий курс статистики.

М.: Статистика, 2010

Сельцовский В.Л., Экономико-статистические методы анализа внешней торговли, М.: Финансы и статистика, 2010 г. Сизова Т. М. Статистика: Учебное пособие. — СПб.: СПб ГУИТМО, 2010. — 80 с. СПС Консультант

Плюс [Электронный ресурс] / Российская Федерация. Кодексы. Таможенный кодекс Российской Федерации — Электрон.

дан. — Режим доступа:

http://base.consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req=doc;base=LAW;n=92 717. — Загл. с экрана. СПС Консультант

Плюс [Электронный ресурс] / Российская Федерация. Правительство. Программа социально-экономического развития российской федерации на среднесрочную перспективу (2012 — 2014 годы): Распоряжение Правительства Рос. Федерации — Электрон.

дан. СПС Консультант

Плюс [Электронный ресурс] / Российская Федерация. Государственный таможенный комитет. Об утверждении методологии таможенной статистики внешней торговли Российской Федерации. Приказ ГТК России — Электрон.

дан. — Режим доступа:

http://base.consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req=doc;base=LAW;n=46 443. — Загл. с экрана. Статистика таможенных платежей. Курс лекций, М.: РТА. 2011 г. Теория статистики: Учебник/ Под ред. проф. Р. А. Шмойловой.

М.: Финансы и статистика, 2010

Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс] / Российская Федерация. Федеральная служба государственной статистики. Внешняя торговля. Внешняя торговля Российской Федерации (по данным таможенной статистики) — Электрон.

дан. — Режим доступа:

http://www.gks.ru/wps/portal/main/vt#. — Загл. с экрана. ФТС России [Электронный ресурс] / Федеральная таможенная служба. Статистика внешней торговли. Архив — Электрон.

дан. — Режим доступа:

http://www.customs.ru/ru/stats/arhiv-stats-new. — Загл. с экрана. Экономическая статистика.

4-е изд., доп.: Учебник / Под ред. Ю. Н. Иванова. — М.: ИНФРА-М, 2012. — 480 с. Приложение А.Внешняя торговля Российской Федерации по основным странам за 2008 — 2011 г. г.№ п/пСтрана

Оборот, млн. долл. Экспорт, млн. долл. Импорт, млн. долл.- 1 — 2 — 3 — 4 — 5 -1АВСТРАЛИЯ2612,0194,82 417,12АВСТРИЯ19 371,510745,38 626,23АЗЕРБАЙДЖАН6832,25 626,91205,24АРГЕНТИНА5162,41 224,03938,45АРМЕНИЯ2510,71 934,8575,86БЕЛОРУССИЯ96 024,264001,332 022,97БЕЛЬГИЯ23 477,012583,910 893,18БОЛГАРИЯ12 930,211544,21 386,09БРАЗИЛИЯ18 612,24505,514 106,710ВЕНГРИЯ35 728,126476,39 251,811ВИРГИН. ОСТР., БРИТ.6971,16 965,75,212ВЬЕТНАМ4088,92 193,61895,313ГЕРМАНИЯ196 075,0103755,92 319,914ГОНКОНГ1680,91 414,6266,215ГРЕЦИЯ12 817,311636,21 181,116ГРУЗИЯ2375,92 041,0334,817ДАНИЯ10 280,44591,85 688,718ЕГИПЕТ6754,16 163,8590,319ИЗРАИЛЬ9171,17 166,52004,820ИНДИЯ19 257,514481,84 775,721ИНДОНЕЗИЯ3480,81 257,52223,122ИРАН, ИСЛАМ.

РЕСП.11 232,310111,11 121,223ИРЛАНДИЯ4331,32 010,52323,824ИСПАНИЯ26 170,315553,310 617,225ИТАЛИЯ143 261,9113595,929 666,026КАЗАХСТАН58 815,940774,618 041,427КАНАДА6112,31 838,64273,728КИРГИЗИЯ4270,43 147,71122,629КИТАЙ145 186,965853,879 333,330КОРЕЯ, РЕСПУБЛИКА49 189,819051,930 137,931КУБА967,8709,0258,832ЛАТВИЯ15 217,913426,11 791,733ЛИТВА19 893,216832,93 060,334ЛЮКСЕМБУРГ919,0413,9505,035МАЛАЙЗИЯ6315,51 300,75014,936МАЛЬТА2213,91 940,3273,637МЕКСИКА2635,51 354,91280,638МОЛДОВА5141,13 128,92012,239МОНГОЛИЯ2840,32 661,0179,140НИДЕРЛАНДЫ173 652,7160365,713 286,941НОВАЯ ЗЕЛАНДИЯ413,625,8387,742НОРВЕГИЯ7132,73 117,44015,343ПЕРУ764,7654,1110,544ПОЛЬША71 407,853594,917 812,945ПОРТУГАЛИЯ4889,24 117,8771,346РУМЫНИЯ12 937,410647,72 289,847СИНГАПУР5038,83 368,01670,948СЛОВАКИЯ25 055,119377,75 677,449СЛОВЕНИЯ4004,7987,43 017,350СОЕД. КОРОЛЕВСТВО64 274,444562,319 712,251СОЕД. ШТАТЫ71 007,636808,734 199,052ТАДЖИКИСТАН2611,22 019,1592,053ТАИЛАНД5960,92 456,93504,054ТАЙВАНЬ (КИТАЙ)8606,14 318,14288,055ТУРКМЕНИЯ1972,91 646,3326,656ТУРЦИЯ86 196,671395,214 801,457УЗБЕКИСТАН10 700,05743,64 956,458УКРАИНА113 940,067361,846 578,259ФИЛИППИНЫ1093,7637,8455,960ФИНЛЯНДИЯ62 126,743377,618 749,061ФРАНЦИЯ62 012,834658,627 354,162ЧЕШСКАЯ РЕСП.28 968,320389,58 578,763ЧИЛИ953,168,5884,564ШВЕЙЦАРИЯ52 286,246007,86 278,465ШВЕЦИЯ23 283,711646,611 637,166ЭСТОНИЯ8877,37 407,51469,767ЮЖНАЯ АФРИКА1119,3100,1 019,368ЯПОНИЯ71 225,526305,644 920,069КИПР15 741,815564,8176,970ПРОЧИЕ СТРАНЫ66 400,549660,16 741,7ВЕСЬ МИР2 065 584,11362599,4 702 984,7