Методы статистического изучения результатов валютного контроля (по данным таможни)

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1.СТАТИСТИКА ВАЛЮТНОГО КОНТРОЛЯ
1.1 Система показателей статистики валютного контроля.
1.2 Методы статистического изучения результатов валютного контроля
1.3 Анализ динамики результатов валютного контроля
1.5 Применение методов корреляционно-регрессионного анализа
2.ИСТОЧНИКИ СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ ДЛЯ АНАЛИЗА РЕЗУЛЬТАТОВ ВАЛЮТНОГО КОНТРОЛЯ
3.СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИЗУЧЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ВАЛЮТНОГО КОНТРОЛЯ
3.1 Анализ динамики результатов валютного контроля
3.2 Корреляционно-регрессионный анализ
ВЫВОДЫ ПО РАБОТЕ
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА

Таблица 3.2
Расчет устойчивости экспорта РФ со странами ЕС в 206-2011 годах
Год Экспорт, млн.долл. Rt Ryt 2006 176913,0 1 2 1 2007 196672,9 2 3 1 2008 265894,7 3 5 4 2009 160705,2 4 1 9 2010 211468,6 5 4 1 2011 266457,8 6 6 0 Итого 1278112,2 16
Таким образом, тенденция заключается в росте экспорта РФ в период с 2006 по 2011 гг. при ее устойчивости равной 54%.
Полученное уравнение зависимости изменения уровня экспорта РФ от изменения времени можно использовать для прогнозирования. Подставив в полученное уравнение будущий прогнозируемый уровень, получим прогнозируемое значение величины экспорта.
При точечном прогнозе, при уравнении :
Для 2012 года, значение t = 4,
Для получения интервального прогноза, необходимо найти нижнюю и верхнюю границы уpmin , уpmax интервала, содержащего точную величину для прогнозного значения ŷp (). Промежуточные расчеты для определения границ интервала в таблице 3.1.
Остаточная дисперсия:
,
Ошибка прогноза млрд. долл./т.
Табличное значение коэффициента Стьюдента при α=0,05 и n=6 можно определить с помощью функции MS Excel СТЬЮДРАСОБР(α, n) и тогда tфакт=2,36.
Следовательно, прогнозное значение будет лежать в диапазоне, определяемом величиной .
Прогнозное значение принимает вид: млрд. долл.
Таблица 3.3.
Промежуточные расчеты для оценки прогнозов
Год Экспорт,
yi
млрд. долл. ŷ (yi- ŷ)2 2005 220,5 262,2 1742,8 9679,28 0,13 2006 278 284,0 36,4 1671,45 0,02 2007 321 305,8 230,3 4,48 0,05 2008 462,2 327,6 18113,3 20539,67 0,42 2009 254,6 349,4 8987,7 4132,35 0,30 2010 377 371,2 33,7 3377,55 0,02 2011 380 393,0 168,5 3735,25 0,04 Всего: 2293,3 2293,3 29312,8 43140,02 0,98 Коэффициент колеблемости:
Так как U(t) лежит в диапазоне от 10 до 30%,следовательно, можно говорить о средней колеблемости уровней ряда относительно тренда.
Средняя ошибка аппроксимации
что свидетельствует об ошибочных значениях в 14% случаев.
Фактическое значение F-критерия Фишера
Табличное значение F-критерия Фишера можно найти с помощью функции MS Excel FРАСПОБР(0,05;1;7)=5,59. Поскольку табличное значение меньше фактического, можно считать, что уравнение тренда статистически значимо и надежно и его можно использовать для прогнозирования.
Для оценки устойчивости рассчитаем коэффициент корреляции ранга Спирмена по данным таблицы 3.1:
где n – число уровней ряда; ∆t – разность рангов, номеров периодов времени и уровней ряда.
Таблица 3.4
Расчет устойчивости экспорта РФ со странами ЕС в 206-2011 годах
Год Экспорт, млн.долл. Rt Ryt 2005 220,5 1 1 0 2006 278 2 3 1 2007 321 3 4 1 2008 462,2 4 7 9 2009 254,6 5 2 9 2010 377 6 5 1 2011 380 7 6 1 Итого 2293,3 22
Таким образом, тенденция заключается в росте экспорта РФ в период с 2005 по 2011 гг. при ее устойчивости равной 39%.

3.2 Корреляционно-регрессионный анализ
По данным таблицы 3.1 произведем анализ тесноты связи между объемом ввезенной валюты физическими лицами и объемом вывезенной валюты физическими лицами. Рассчитаем уравнение регрессии между ними.
Показатель, млрд. долл. США 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 Объем ввезенной валюты физическими лицами 1,6 2,4 7,4 16,7 11,9 8,0 6,3 Объем вывезенной валюты физическими лицами 3,8 5,0 8,1 13,3 8,0 5,0 3,2 Прогноз и оценка прогноза по нелинейному уравнению регрессии проводится аналогично линейному уравнению регрессии.
За факторный признак (Х) примем - объем ввезенной валюты физическими лицами;
За результативный (У) - объем вывезенной валюты физическими лицами.
Таблица 3.5
Расчет параметров парной линейной регрессии
x y xy x2 1,6 3,8 6,1 2,6 -2,2 6,0 35,5 37,9 8,0 2,4 5 12,0 5,8 -1,0 6,0 36,2 28,7 2,7 6,3 3,2 20,2 39,7 4,5 1,3 1,8 2,1 11,8 7,4 8,1 59,9 54,8 6,1 2,0 3,9 0,1 2,2 8 5 40,0 64,0 7,0 2,0 3,9 0,1 2,7 11,9 8 95,2 141,6 12,5 4,5 20,6 17,2 1,9 16,7 13,3 222,1 278,9 19,4 6,1 37,1 80,0 44,5 Среднее 7,8 6,6 38,9 51,4           Сумма 54,3 46,4 455,5 587,3 46,4 27,9 139,0 166,1 73,6 На основе представленных в табл. 4.2 данных в соответствии с (4.2) выполним расчет параметров a и b регрессионного уравнения:
Уравнение регрессии будет иметь вид:
Рассчитаем среднюю ошибку аппроксимации полученного регрессионного уравнения
Полученное значение средней ошибки аппроксимации не превышает установленный предел 12%, поэтому уравнение по данному критерию можно считать удовлетворительным.
Выполним оценку значимости уравнения по F-критерию Фишера (4.5):
Вычисление табличного значения F-критерия Фишера с использованием MS Excel при степенях свободы k1 = m=1, k2 = n – m – 1 = 7 – 1 – 1 = 5 дает следующий результат:
FРАСПОБР(0,05;1;5)=6,6.
Поскольку Fтабл > Fфакт, то нельзя признать статистическую значимость и надежность оцениваемого уравнения регрессии.
Рассчитаем коэффициент корреляции:
Полученное значение коэффициента корреляции показывает, что связь между факторной и результирующей переменной слабая.
Рассчитаем коэффициент детерминации .
Полученное значение коэффициента детерминации показывает, что 20% результативного признака объясняется влиянием независимых переменных.
Рассчитаем коэффициент эластичности Эxy:
Коэффициент эластичности свидетельствует, что при изменении факторного признака (объема ввезенной валюты физическими лицами) на 1% от своей средней результат у (объем вывезенной валюты физическими лицами) изменяется на 1,67% от своей средней.
Выполним прогноз значения объема вывезенной валюты физическими лицами для объема ввезенной валюты физическими лицами 20 млрд. долл:
Остаточная дисперсия .
Ошибка прогноза .
Табличное значение коэффициента Стьюдента при α=0,05 и n=7 можно определить с помощью функции MS Excel СТЬЮДРАСОБР(α, n) и тогда tфакт=2,36.
Таким образом прогнозное значение будет лежать в диапазоне, определяемом величиной . Иначе говоря, прогнозное значение принимает вид: .
ВЫВОДЫ ПО РАБОТЕ
В результате проделанной работы было получено уравнение прямолинейной зависимости показателя от времени .
Это означает, что имеется равномерное возрастание показателя с ростом временного периода, т.к. b = 21,8 > 0.
Для оценки устойчивости был рассчитан коэффициент корреляции ранга Спирмена,на основании которого сделан вывод - тенденция заключается в росте экспорта РФ в период с 2006 по 2011 гг. при ее устойчивости равной 39%.
При точечном прогнозировании, для 2012 года, было получено прогнозное значение - уровень экспорта со странами ЕС в 2012 году составит 414,8 млрд. долл.
При интервальном прогнозировании прогнозное значение принимает вид: млрд. долл.
Так как U(t) = 23% лежит в диапазоне от 10 до 30%,следовательно, можно говорить о средней колеблемости уровней ряда относительно тренда.
Средняя ошибка аппроксимации свидетельствует об ошибочных значениях в 14% случаев.
При анализе тесноты связи между объемом ввезенной валюты физическими лицами и объемом вывезенной валюты физическими лицами в 2005-2011 годах получена прямолинейная связь между ними, имеющая вид .
Факторным признаком (Х) - был принят объем ввезенной валюты физическими лицами;
Результативным (У) - объем вывезенной валюты физическими лицами.
Значение средней ошибки аппроксимации не превышает установленный предел 12%, поэтому уравнение по данному критерию можно считать удовлетворительным.
Однако, поскольку Fтабл > Fфакт, то нельзя признать статистическую значимость и надежность оцениваемого уравнения регрессии.
Полученное значение коэффициента корреляции показывает, что связь между факторной и результирующей переменной слабая.
При точечном прогнозировании значения объема вывезенной валюты физическими лицами для объема ввезенной валюты физическими лицами 20 млрд. долл:
При интервальном, прогнозное значение принимает вид: .
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Успешное управление государством, ведомством, предприятием возможно лишь при наличии исчерпывающей, актуальной статистической информации о состоянии объекта или объектов управления. Возможность выполнения плановых показателей таможенными органами, выбор механизмов обеспечения выполнения этих плановых показателей также определяются достоверностью статистических данных и развитостью методов анализа таможенной статистики. При этом сбор статистики осуществляется во всех без исключения подразделениях таможенных органов, по всем направлениям их деятельности. В этой связи, должностное лицо таможенных органов должно обладать знаниями, навыками и компетенциями в области методов статистической обработки данных.
Таможенные органы продолжают выявлять новые способы незаконного вывода участниками ВЭД денежных средств из Российской Федерации. Так, при помещении товаров под таможенную процедуру свободной таможенной зоны в рамках договоров, заключенных с нерезидентами, зарегистрированными в оффшорных зонах, выявлены случаи декларирования товаров с признаками значительного завышения цен (более чем в 100 раз).
ЛИТЕРАТУРА
Таможенная статистика [Электронный ресурс]: учебно-методический комплекс / ФГОУ ВПО «Северо-Западная академия государственной службы»; П. Н. Афонин, А. П. Исаев. — Электронные текстовые данные (1 файл: 630 Кб = 1,8 уч.-изд. л.). —СПб.: Изд-во СЗАГС, 2008.
Методология ведения таможенной статистики внешней торговли и статистики взаимной торговли государств – членов Таможенного союза. Утверждена Решением Комиссии Таможенного союза от 28 января 2011 г. № 525)
Михайлова Т.М. Таможенная статистика: Курс лекций. - СПб.: Архей, 2009. (7,5 п.л.)
Л.П. Харченко, В.Г. Ионин «Статистика» М.-ИНФРА-М,2008г.
И.И. Елисеева, М.М. Юзбашев « Общая теория статистики» М. -Финансы и статистика,1999г.
Т.В. Чернова «Экономическая статистика: изучение динамики общественных явлений» М.,ИНФРА-М. 2006г.
Интернет ресурсы:
http://www.customs.ru./ - Федеральная таможенная служба.
http://www.customs.ru/index.php?option=com_content&view=article&id=7995&Itemid=1845
30