Таможенная статистика

Содержание
Введение 3
1. Формирование блока исходных данных 5
2. Статистика внешнеторговых поставок 21
3. Специальная таможенная статистика 33
4. Учёт внешнеторговой деятельности 36
5. Анализ показателей динамики 41
6. Корреляционно-регрессионный анализ 48
7. Прогнозирование внешнеторгового оборота 54
Заключение 59
Список использованных источников 60

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. – 47432,44 45276,4 131302 -73520 -222932 428401 -446296 250745 -156958 139710 564014,832 баз. – 47432,44 92708,9 224010 150490 -72442 355959 -90337 160408 3449,63 143160 707174,56 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 -15705 23207,2 -6770,6 4606,99 -25521 12400,1 17997,4 -17621 2002,1 баз. – 9773,71 3476,77 -12228 10979,3 4208,72 8815,72 -16706 -4305,6 13691,8 -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. – 28722,4 -97246 333180 -332770 108324 20105,7 121250 -207006 236344 -200646 506129,72 баз. – 28722,4 -68523 264656 -68113 40211,4 60317 181567 -25440 210904 10258 516387,72 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. – -34832,304 50655,4 -62345 75175,8 -61742 12873,7 19999,5 -5726,4 -301,39 -10226 -17136,288 баз. – -34832,304 15823,1 -46522 28653,8 -33089 -20215 -215,28 -5941,7 -6243,1 -16469 -33605,208 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. – -121641,48 39790 136151 -113215 61187,1 -66317 41548,6 8720,08 32022,5 -53053 -40815,846 баз. – -121641,48 -81852 54299 -58916 2271,62 -64045 -22496 -13776 18246,2 -34807 -75622,896 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 367727,18 64288,60 1,138 113,8 13,8 Картофель 20793,36 -175,16 0,991 99,1 -0,9 Кофе 362620,30 46944,34 1,103 110,3 10,3 Стиральные машины 50571,07 -3055,02 0,933 93,3 -6,7 Краска 135344,47 -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 224226,08 Февраль 5 271658,52 Март 4 316934,94 Апрель 6 448236,56 Май 6 374716,28 Июнь 2 151783,81 Июль 8 580184,98 Август 2 133888,84 Сентябрь 4 384633,97 Октябрь 3 227675,71 Ноябрь 5 367385,81 Декабрь 11 931400,64
Таблица 28 – Сведения о поставках картофеля по месяцам
Месяц Количество поставок за месяц Внешнеторговый оборот за месяц, USD Январь 5 19805,76 Февраль 8 29579,472 Март 6 23282,532 Апрель 3 7577,856 Май 7 30785,04 Июнь 5 24014,484 Июль 7 28621,476 Август 1 3100,032 Сентябрь 3 15500,16 Октябрь 8 33497,568 Ноябрь 3 15876,9 Декабрь 4 17879,004
Таблица 29 – Сведения о поставках кофе по месяцам
Месяц Количество поставок за месяц Внешнеторговый оборот за месяц, USD Январь 4 266708 Февраль 5 295430,4 Март 3 198184,56 Апрель 8 531364,4 Май 4 198594,88 Июнь 4 306919,36 Июль 5 327025,04 Август 6 448274,6 Сентябрь 3 241268,16 Октябрь 7 477612,48 Ноябрь 3 276966 Декабрь 8 783095,72
Таблица 30 – Сведения о поставках стиральных машин по месяцам
Месяц Количество поставок за месяц Внешнеторговый оборот за месяц, USD Январь 7 63292,32 Февраль 3 28460,016 Март 8 79115,4 Апрель 2 16770,312 Май 10 91946,088 Июнь 3 30203,784 Июль 4 43077,528 Август 6 63077,04 Сентябрь 6 57350,592 Октябрь 5 57049,2 Ноябрь 4 46823,4 Декабрь 2 29687,112
Таблица 31 – Сведения о поставках краски по месяцам
Месяц Количество поставок за месяц Внешнеторговый оборот за месяц, USD Январь 6 168539,4 Февраль 2 46897,92 Март 4 86687,874 Апрель 8 222838,4 Май 5 109623,89 Июнь 5 170811,02 Июль 4 104494,43 Август 6 146043,05 Сентябрь 5 154763,14 Октябрь 7 186785,62 Ноябрь 5 133732,35 Декабрь 3 92916,504
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 -42949,7 0,308912 b1 82135,38 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 0,67472 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 -50777,1 0,464569 b1 82679,48 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 0,069003 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 0,801776 b1 27965,33 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 224226,08 225352 2 271658,52 251239 3 316934,94 277126 4 448236,56 303013 5 374716,28 328900 6 151783,81 354787 7 580184,98 380674 8 133888,84 406561 9 384633,97 432448 10 227675,71 458335 11 367385,81 484222 12 931400,64 510109 13 - 535996 14 - 561883 15 - 587770 Таблица 38 – Прогнозирование внешнеторгового оборота картофеля
t y y(t) 1 19805,76 22943,92 2 29579,472 22552,84 3 23282,532 22161,76 4 7577,856 21770,68 5 30785,04 21379,6 6 24014,484 20988,52 7 28621,476 20597,44 8 3100,032 20206,36 9 15500,16 19815,28 10 33497,568 19424,2 11 15876,9 19033,12 12 17879,004 18642,04 13 - 18250,96 14 - 17859,88 15 - 17468,8
Таблица 39 – Прогнозирование внешнеторгового оборота кофе
t y y(t) 1 266708 232068 2 295430,4 255805 3 198184,56 279542 4 531364,4 303279 5 198594,88 327016 6 306919,36 350753 7 327025,04 374490 8 448274,6 398227 9 241268,16 421964 10 477612,48 445701 11 276966 469438 12 783095,72 493175 13 - 516912 14 - 540649 15 - 564386 Таблица 40 – Прогнозирование внешнеторгового оборота стиральных машин
t y y(t) 1 63292,32 54987,92 2 28460,016 54184,84 3 79115,4 53381,76 4 16770,312 52578,68 5 91946,088 51775,6 6 30203,784 50972,52 7 43077,528 50169,44 8 63077,04 49366,36 9 57350,592 48563,28 10 57049,2 47760,2 11 46823,4 46957,12 12 29687,112 46154,04 13 - 45350,96 14 - 44547,88 15 - 43744,8 
Таблица 41 – Прогнозирование внешнеторгового оборота краски
t y y(t) 1 168539,4 128557,9 2 46897,92 129791,8 3 86687,874 131025,7 4 222838,4 132259,6 5 109623,89 133493,5 6 170811,02 134727,4 7 104494,43 135961,3 8 146043,05 137195,2 9 154763,14 138429,1 10 186785,62 139663 11 133732,35 140896,9 12 92916,504 142130,8 13 - 143364,7 14 - 144598,6 15 - 145832,5
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
2
37