Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь FAQ Написать работу КАТЕГОРИИ:  Археология Биология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия ЭкологияТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву 
Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Часть 1. Таможенная статистика внешней торговлиСодержание книги
Похожие статьи вашей тематики
Поиск на нашем сайте
Предисловие Данный курс лекций разработан на основе действующего государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования ГОСВПО-2006 и содержит обязательный минимум образовательной программы подготовки специалиста таможенного дела по специальности 080115 «Таможенное дело», который приведен в Приложении 1. Данный курс лекций состоит из двух частей, поскольку объектами изучения таможенной статистики являются: 1) внешняя торговля РФ, рассматриваемая в 1-й части; 2) деятельность таможенных органов РФ, относящаяся к специальной таможенной статистике, рассматриваемая во 2-й части. Данный курс лекций подготовлен с учетом того, что его читатели знакомы с курсом общей теории статистики – другим важным разделом статистической науки, в котором сформулированы общие методы и принципы определения количественных характеристик массовых явлений и процессов, в частности, методы исчисления средних величин, индексов, показателей анализа вариационного ряда и т. д. Эти методы широко используются в таможенной статистике и в той или иной мере будут еще раз рассмотрены в данном курсе лекций. Автор не претендуют на окончательность предложенного варианта данного курса лекций и с благодарностью примет замечания и предложения для дальнейшего его совершенствования, так как надеется, что оно окажется полезным не только студентам, но и преподавателям, а также специалистам таможенного дела. Предлагаемый курс лекций призван упорядочить и облегчить процесс изучения дисциплины «Таможенная статистика» в условиях минимального бюджета учебного времени. Оно содержит краткий курс лекций по всем обязательным темам, методические указания по практическому применению теоретического материала, контрольные вопросы и задания для организации текущей проверки полученных студентами знаний, а также темы курсовых работ. Варианты заданий для контрольной и курсовой работы выбираются по последней цифре в зачетной книжке студента или слушателя:
Часть 1. 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 4. Внешняя торговля РФ за 2000 – 2006 годы, млрд.долл. [12]
Например, в табл. 4 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. 6). 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. 4). 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 f1 до ∑ f). Для построения огивы на оси ординат помещаются накопленные итоги частот в обратном порядке (от ∑ f до f1). Кумуляту и огиву по данным табл. 3. изобразим на рис. 4. Рис. 4. Кумулята и огива распределения товаров по величине таможенной стоимости Применение линейных графиков в анализе динамики рассматривается в теме 6 (напр., рис.17), а использование их для анализа связей – в теме 7 (напр., рис.22). В теме 7 также рассмотрено использование точечных диаграмм (напр., рис. 21). 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 (напр., рис. 22). 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. 4 (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. 4 (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. Подробнее эти вопросы освещаются в [17] и [12]. 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). Построение картограмм и картодиаграмм рассматривается в специальной литературе, например [7]. Контрольные задания Вариант 1. В 2005 году импорт РФ составил 98,7 млрд.долл., а экспорт – 241 млрд.долл., а в 2006 году – 137 и 302 млрд.долл. соответственно. Рассчитать всевозможные индексы, построить диаграмму и сделать выводы. Вариант 2. По плану на 2006 год намечалось увеличение внешнеторгового товарооборота на 10%. В 2006 году плановое задание перевыполнили на 65 млрд. долл. или на 17,5%. Определить фактический прирост товарооборота (в млрд. долл.) в 2006 году по сравнению с 2005 годом. Вариант 3. По данным табл. 5 рассчитать всевозможные индексы и сделать выводы. Таблица 5. Внешняя торговля РФ с некоторыми странами СНГ, млн.долл.
Вариант 4. По условным данным табл. 6 определить общий фактический объем экспорта товара: Таблица 6. Экспорт товара
Вариант 5. По условным данным табл. 7 рассчитать среднюю экспортную цену товара, применив при этом свойства средней арифметической. Таблица 7. Распределение цены экспортируемого товара
Вариант 6. По условным данным табл. 8 определить необходимую к уплате заводом общую величину ввозной таможенной пошлины. Таблица 8. Физический объем импорта рыбного консервного завода
Вариант 7. По условным данным табл. 9 определить общий фактический объем импорта товара: Таблица 9. Импорт товара
Вариант 8. По условным данным табл. 7 рассчитать среднюю импортную цену товара, применив при этом свойства средней арифметической. Таблица 10. Распределение цены импортируемого товара
Вариант 9. По данным об экспорте из таблицы 11 рассчитать всевозможные индексы, построить диаграмму и сделать выводы. Таблица 11. Товарная структура экспорта и импорта РФ
Вариант 10. По данным об импорте из таблицы 11 рассчитать всевозможные индексы, построить диаграмму и сделать выводы. Методические указания Рассчитаем основные показатели внешней торговли России в 2005 году по данным таблицы 12. Таблица 12. 15 стран-лидеров по величине экспорта в 2005 году
Как видно из табл. 12 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. 12 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. 12 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. 12: 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): dРФ = 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): dРФ = 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 диверсификациик статистической оценке региональной вовлеченности во внешнеэкономические связи страны. Рассчитаем коэффициенты относительной экспортной специализации и диверсификации регионов, относящихся к ПТУ, на основе данных таблицы 13. Таблица 13. Товарная структура экспорта в первом полугодии 2006 и 2007 гг., %
Рассчитаем коэффициенты относительной экспортной специализации по формуле (30) для 2006 и 2007 гг. и представим полученные значения в таблице 14. Таблица 14. Коэффициенты относительной экспортной специализации ПТУ
Как видно из таблицы 14, 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 12 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 15 и сделать выводы. Таблица 15. Товарная структура экспорта регионов, %
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
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
Среднее число нарушений в выборке по формуле (11), приняв за X число нарушений, а за N – численность выборки n: Дисперсию определим по формуле (46):
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): Доверительный интервал среднего числа нарушений в генеральной совокупности по формуле (35): 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: Дисперсия этой доли по формуле (66) [28] составила:
Средняя ошибка выборки по формуле (33): Предельная ошибка выборки при вероятности 0,95 по формуле (32): Доверительный интервал доли выпущенных товаров без нарушений в генеральной совокупности по формуле (36): d = 0,774 ± 0,147 или 0,627 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: 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): – линейный коэффициент вариации по формуле (51): – квадратический коэффициент вариации по формуле(52): 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[29], которое описывается формулой (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 = 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 e – a ; 3) для каждого значения X рассчитать теоретическую частоту по формуле (68):
Поскольку a = m0 = m2 = 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 χ2 табл=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):
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): 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
|
) 2 f
= 
= 11/31 = 0,355 (нарушений).
= 
= 0,552 (нарушений2).
= 
.
= 1,96*0,133 = 0,261.
= 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.
24/31 = 0,774, или 77,4%.
= 0,774*(1–0,774) = 0,175. (66)
.
.
, тогда 
, т.е. в изучаемом распределении наблюдается некоторое число выделяющихся нарушений (с большим числом нарушений, выявленных в одной проверке).
= 3/0,355 = 8,45;
= 0,550/0,355 = 1,55;
= 0,743/0,355 = 2,09.
, (67)
– средняя арифметическая ряда распределения.
. (68)
= 0,355 найдем значение e – 0,355 =0,7012. Затем, подставив в формулу (68) значения X от 0 до 3, вычислим теоретические частоты:
(т.к. 0! = 1); m1 = 
;
; m3 = 
.
= 1,74 < 3, что подтверждает несущественность расхождений между эмпирическими и теоретическими частотами.
. 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.
