Статистическое наблюдение

Введение
Теоретическая глава.
1.1.Статистическое наблюдение в таможенной статистике
1.2. Статистические величины
2. Методология исследования
2.1 Метод статистической группировки
2.2 Индексный метод
2.3 Метод статистических показателей
2.4. Методы изучения взаимосвязей показателей таможенной статистики
3. Практическая часть
3. Практическая часть
3.1. Исходные данные
3.2 Анализ оборота внешней торговли РФ по основным странам за 2008-2011 г.г.
3.3 Анализ товарной структуры импорта РФ за 2008-2011 г.г. при помощи индексного метода
3.4. Анализ динамики
3.5. Построение тренда
Заключение
Литература
Приложение А.

Статистическое наблюдение

Определение числа групп можно осуществить, используя формулу Стерджесса:n = 1 + 3,322lqN,где n – число групп; N – число единиц совокупности.Когда определено число групп, то следует определить интервалы группировки. Интервал – это значения варьирующего признака, лежащее в определенных границах. Каждый интервал имеет свою величину, верхнюю и нижнюю границы или хотя бы одну из них. Нижней границей интервала называется наименьшее значение признака в интервале, а верхней границей – наибольшее значение признака в интервале.Между количеством групп и величиной интервала есть взаимосвязь: чем больше образовано групп, тем меньше интервал, и наоборот.Величина интервала рассчитывается как разность между верхней и нижней границами интервала.Интервалы группировки в зависимости от их величины бывают равные и неравные.Величина равного интервала определяется по формуле:h = (xmax - xmin) / n,где xmax и xmin – максимальное и минимальное значения признака в совокупности; n – число групп.2.2 Индексный методВ статистической практике индексный метод имеет такое же широкое распространение, как и метод средних величин.Индексами называют сравнительные относительные величины, которые характеризуют изменение сложных социально-экономических показателей (показатели, состоящие из несуммируемых элементов) во времени, в пространстве, по сравнению с планом.Индекс - это результат сравнения двух одноименных показателей, при исчислении которого следует различать числитель индексного отношения (сравниваемый или отчетный уровень) и знаменатель индексного отношения (базисный уровень, с которым производится сравнение). Выбор базы зависит от цели исследования. Если изучается динамика, то за базисную величину может быть взят размер показателя в периоде, предшествующем отчетному. Если необходимо осуществить территориальное сравнение, то за базу можно принять данные другой территории. За базу сравнения могут приниматься плановые показатели, если необходимо использовать индексы как показатели выполнения плана.Индекс динамики характеризует изменение какого-либо явления во времени. Он представляет собой отношение значений одной и той же абсолютной величины в разные периоды времени. Данный индекс определяется по формуле (2):, (2)где цифры означают: 1 – отчетный или анализируемый период, 0 – прошлый или базисный период. Критериальным значением индекса динамики служит единица (или 100%), то есть если >1, то имеет место рост (увеличение) явления во времени; если =1 – стабильность; если <1 – наблюдается спад (уменьшение) явления. Еще одно название индекса динамики – индекс изменения, вычитая из которого единицу (100%), получают темп изменения (динамики) с критериальным значением 0, который определяется по формуле (3):. (3)Если T>0, то имеет место рост явления; Т=0 – стабильность, Т<0 – спад.В рассмотренном выше примере про экспорт России в 2006 и 2005 году был рассчитан именно индекс динамики по формуле (2): iД = 304,5/243,6*100% = 125%, что больше критериального значения 100%, что свидетельствует об увеличении экспорта. Используя формулу (3), получим темп изменения: Т = 125% – 100% = 25%, который показывает, что экспорт увеличился на 25%.Разновидностями индекса динамики являются индексы планового задания и выполнения плана, рассчитываемые для планирования различных величин и контроля их выполнения.Индекс планового задания – это отношение планового значения признака к базисному. Он определяется по формуле (4):, (4)где X’1 – планируемое значение; X0 – базисное значение признака.Например, таможенное управление перечислило в федеральный бюджет в 2006 году 160 млрд.руб., а на следующий год запланировали перечислить 200 млрд.руб., значит по формуле (4) iпз = 200/160 = 1,25, то есть плановое задание для таможенного управления на 2007 год составляет 125% от предыдущего года.Для определения процента выполнения плана необходимо рассчитать индекс выполнения плана, то есть отношение наблюдаемого значения признака к плановому (оптимальному, максимально возможному) значению:. (5)Например, на январь-ноябрь 2006 года таможенные органы запланировали перечислить в федеральный бюджет 1,955 трлн. руб., но фактически перечислили 2,59 трлн. руб., значит по формуле (5): iВП = 2,59/1,955 = 1,325, или 132,5%, то есть плановое задание выполнили на 132,5%.Индекс структуры (доля) – это отношение какой-либо части объекта (совокупности) ко всему объекту. Он определяется по формуле (6): (6)В рассмотренном выше примере про экспорт нефтепродуктов в страны СНГ, была рассчитана доля этого экспорта в Грузию по формуле (69): d=10,7/4142 = 0,0026, или 2,6‰.Индекс координации – это отношение какой-либо части объекта к другой его части, принятой за основу (базу сравнения). Он определяется по формуле (7):. (7)Например, импорт России в 2006 году составил 163,9 млрд.долл., тогда, сравнив его с экспортом (база сравнения), рассчитаем индекс координации по формуле (7): iК  = 163,9/304,5 = 0,538, который показывает соотношение между двумя составными частями внешнеторгового оборота, то есть величина импорта России в 2006 году составляет 53,8% от величины экспорта. Меняя базу сравнения на импорт, по той же формуле получим: iК  = 304,5/163,9 = 1,858, то есть экспорт России в 2006 году в 1,858 раза больше импорта, или экспорт составляет 185,8% от импорта.Индекс сравнения – это сравнение (соотношение) разных объектов по одинаковым признакам. Он определяется по формуле (8): , (8)где А, Б – сравниваемые объекты.В рассмотренном выше примере, в котором сопоставлялись величины экспорта США и России, был рассчитан именно индекс сравнения по формуле (8): iс = 904,383/243,569 = 3,71. Меняя базу сравнения (то есть экспорт России – объект А, а экспорт США – объект Б), по той же формуле получим: iс = 243,569/904,383 = 0,27, то есть экспорт России составляет 27% от экспорта США.Индекс интенсивности – это соотношение разных признаков одного объекта между собой. Он определяется по формуле (9):. (9)где X – один признак объекта; Y – другой признак этого же объектаНапример, количество ГТД, оформленных 1 работником таможни – это индекс интенсивности, характеризующий интенсивность оформления деклараций работником таможенных органов. 2.3 Метод статистических показателейОтносительным статистическим показателем называется обобщающая характеристика, выраженная в виде числовой меры соотношения двух сопоставляемых абсолютных величин. Такие показатели используются в различных целях: для выяснения структуры изучаемого явления, для сравнения его уровня развития с уровнем развития другого явления, для оценки происходящих в изучаемом явлении изменений и т. д.Относительный статистический показатель получают путём деления одного абсолютного показателя на другой. Схема расчета относительного показателя выглядит следующим образом:ОП = величина сравнения / база сравнения.Относительные показатели структуры (ОПС) характеризуют доли (удельные веса) составных частей совокупности в общем ее объеме. Они показывают структуру совокупности, ее строение.Расчет относительных показателей структуры заключается в исчислении удельных весов отдельных частей во всей совокупности:ОПС = показатель части совокупности / показатель всей совокупности.Средняя арифметическая простая (невзвешенная) используется в случаях, когда для каждого значения признака (xi) имеет место одинаковая частота (fi), т.е. одинаковое количество единиц совокупности. Формула простой средней выглядит следующим образом:Хср = ( хi) / n,где хi – значения признака, n – число единиц совокупности.Вариацию можно определить как количественное различие значений одного и того же признака у отдельных единиц совокупности. Термин «вариация» имеет латинское происхождение - variatio, что означает различие, изменение, колеблемость. Изучение вариации в статистической практике позволяет установить зависимость между изменением, которое происходит в исследуемом признаке, и теми факторами, которые вызывают данное изменение.Для измерения вариации признака используют как абсолютные, так и относительные показатели.К абсолютным показателям вариации относят: размах вариации, среднее линейное отклонение, среднее квадратическое отклонение, дисперсию.Размах вариации R. Это самый доступный по простоте расчета абсолютный показатель, который определяется как разность между самым большим и самым малым значениями признака у единиц данной совокупности:R = xmax - xmin.Дисперсия есть не что иное, как средний квадрат отклонений индивидуальных значений признака от его средней величины. Различают простую и взвешенную дисперсию. Формула расчета простой дисперсии:2 = (xi-Xср)^2 / n,где хi – значения признака, Xср – средняя арифметическая простая (невзвешенная), n – число единиц совокупности.Кроме показателей вариации, выраженных в абсолютных величинах, в статистическом исследовании используются показатели вариации (V), выраженные в относительных величинах, особенно для целей сравнения колеблемости различных признаков одной и той же совокупности или для сравнения колеблемости одного и того же признака в нескольких совокупностях. Формула расчета коэффициента вариации:V = / Xср * 100%. В статистической практике наиболее часто применяется коэффициент вариации. Он используется не только для сравнительной оценки вариации, но и для характеристики однородности совокупности. Совокупность считается однородной, если коэффициент вариации не превышает 33% (для распределений, близких к нормальному).2.4. Методы изучения взаимосвязей показателей таможенной статистикиОдин из наиболее общих законов объективного мира – закон всеобщей связи и зависимости между явлениями. Естественно, что, исследуя явления в самых различных областях, статистика неизбежно сталкивается с зависимостями как между количественными, так и между качественными показателями, признаками. Ее задача – обнаружить (выявить) такие зависимости и дать им количественную характеристику.Среди взаимосвязанных признаков (показателей) одни могут рассматриваться как определенные факторы, влияющие на изменение других (факторные), а вторые (результативные) – как следствие, результат влияния первых.Существует 2 вида связи между отдельными признаками: функциональная и стохастическая (статистическая), частным случаем которой является корреляционная.Связь между двумя переменными x и y называется функциональной, если определенному значению переменной x строго соответствует одно или несколько значений другой переменной y, и с изменением значения x значение y меняется строго определенно. Такие связи обычно встречаются в точных науках. Например, известно, что площадь квадрата равна квадрату его стороны (S = a2). Это соотношение характерно для каждого единичного случая (квадрата), это так называемая жестко детерминированная связь. Такие связи можно встретить и в таможенном деле. Например, связь между суммой адвалорной таможенной пошлины (y) и таможенной стоимостью товара (x), облагаемого по фиксированной адвалорной ставке таможенной пошлины, например 5%, легко можно выразить формулой y = 0,05х. Для изучения функциональных связей применяется индексный метод, который рассматривается в теме 8.Существуют и иного рода связи, где взаимно действуют многие факторы, комбинация которых приводит к вариации значений результативного признака (показателя) при одинаковом значении факторного признака. Например, при изучении зависимости величины таможенных платежей, поступающих в федеральный бюджет, от количества товаров, перемещаемых через таможенную границу государства, (или от стоимостного товарооборота) последние будут рассматриваться как факторный признак, а величина таможенных платежей – как результативный. Между ними нет жестко детерминированной связи, т.е. при одном и том же количестве перемещенных через таможенную границу товаров (или стоимости товарооборота) величина таможенных платежей, перечисленных разными таможнями будет различной, так как кроме количества товаров, перемещаемых через таможенную границу государства, (или стоимость товарооборота) на величину таможенных платежей влияет много других факторов (различная номенклатура товаров, для которых применяются различные таможенные пошлины, сборы и льготы; различные таможенные режимы перемещения товаров через таможенную границу и др.), комбинация которых вызывает вариацию величины таможенных платежей.Там, где взаимодействует множество факторов, в том числе и случайных, выявить зависимости, рассматривая единичный случай, невозможно. Такие связи можно обнаружить только при массовом наблюдении как статистические закономерности. Выявленная таким образом связь именуется стохастической.Корреляционная связь – понятие более узкое, чем стохастическая связь, это ее частный случай. Именно корреляционные связи являются предметом изучения статистики.Корреляционная связь – это связь, проявляющаяся при большом числе наблюдений в виде определенной зависимости между средним значением результативного признака и признаками-факторами. Другими словами, корреляционную связь условно можно рассматривать как своего рода функциональную связь средней величины одного признака (результативного) со значением другого (или других). При этом, если рассматривается связь средней величины результативного показателя y с одним признаком-фактором x, корреляция называется парной, а если факторных признаков 2 и более (x1, x2, …, xm) – множественной.По характеру изменений x и y в парной корреляции различают прямую и обратную связь. При прямой связи значения обоих признаков изменяются в одном направлении, т.е. с увеличением (уменьшением) значений x увеличиваются (уменьшаются) и значения y. При обратной связи значения факторного и результативного признаков изменяются в разных направлениях.Изучение корреляционных связей сводится в к решению следующих задач:выявление наличия (отсутствия) корреляционной связи между изучаемыми признаками;измерение тесноты связи между двумя (и более) признаками с помощью специальных коэффициентов (эта часть исследования именуется корреляционным анализом);определение уравнения регрессии – математической модели, в которой среднее значение результативного признака у рассматривается как функция одной или нескольких переменных – факторных признаков (эта часть исследования именуется регрессионным анализом). 3. Практическая часть3.1. Исходные данныеДанные для расчетов могут быть получены из следующих источников:сайт таможнисайт РосстатТак как данные с сайта таможни не приводятся в открытом доступе, то для анализа используем сборник «Россия в цифрах», выпускаемый Росстатом. В Приложении А приведены исходные данные для анализа оборота внешней торговли РФ по основным странам за 2008-2011 г.г. (столбец 3), при этом данные по строке «Прочие страны» не будут приниматься в расчет, поскольку их нельзя отнести к какой-нибудь конкретной стране.3.2 Анализ оборота внешней торговли РФ по основным странам за 2008-2011 г.г.а) Для оценки однородности совокупности данных представленных в вышеназванной таблице рассчитаем коэффициент вариации.Объем оборота внешней торговли РФ по основным странам равняется 2065584,1 – 66400,5 = 1999183,6 (млн. долл.).Среднее значение объема оборота равняется (млн. долл.).Значение простой дисперсии совокупности данных по обороту равняется =((413,6-28973,7)2+(764,7-28973,7)2+…+(196075,0-28973,7)2) / 69 = =18216646660,2 (млн. долл.).Среднее квадратическое отклонение (млн. долл.).Значение коэффициента вариации совокупности данных по обороту внешней торговли РФ по основным странам равняется Вывод. Коэффициент вариации превышает 33%, следовательно, совокупность данных по обороту внешней торговли РФ по основным странам не считается однородной.б) Произведем группировку стран, используя в качестве группировочного признака значение объем оборота. Число групп для анализируемой совокупности данных равняется 1 + 3,322* lg 69 = 7,1.Обычно рассчитанное значение округляется в большую сторону, таким образом, число групп равняется 8.Величина интервала равняется N=(196075,0 – 413,6)/ 8 = 24458 (млн. долл.). Распределение стран по группам приведено в таблице 3.1.1Таблица 3.1.1 Распределение стран по группам№ п/пСтранаОборот, млн. долл.№ п/пСтранаОборот, млн. долл.Группа 1 (от 413 до 24871)Группа 1 (от 413 до 24871) - продолж.1Новая Зеландия413,643Кипр15741,82Перу764,744Бразилия18612,23Люксембург919,045Индия19257,54Чили953,146Австрия19371,55Куба967,847Литва19893,26Филиппины1093,748Швеция23283,77Южная Африка1119,349Бельгия23477,08Гонконг1680,99Туркмения1972,9Группа 2 (от 24872 до 49330)10Мальта2213,91Словакия25055,111Грузия2375,92Испания26170,312Армения2510,73Чешская респ.28968,313Таджикистан2611,24Венгрия35728,114Австралия2612,05Корея, республика49189,815Мексика2635,516Монголия2840,3Группа 3 (от 49331 до 73789)17Индонезия3480,81Швейцария52286,218Словения4004,72Казахстан58815,919Вьетнам4088,93Франция62012,820Киргизия4270,44Финляндия62126,721Ирландия4331,35Соед. Королевство64274,422Португалия4889,26Соед. Штаты71007,623Сингапур5038,87Япония71225,524Молдова5141,18Польша71407,825Аргенитина5162,426Таиланд5960,9Группа 4 (от 73790 до 98248)27Канада6112,31Турция86196,628Малайзия6315,52Белоруссия96024,229Египет6754,130Азербайджан6832,2Группа 5 (от 98249 до 122707)31Виргин. остр., Брит.6971,11Украина113940,032Норвегия7132,733Тайвань (Китай)8606,1Группа 6 (от 122708 до 147166)34Эстония8877,31Италия143261,935Израиль9171,12Китай145186,936Дания10280,437Узбекистан10700,0Группа 7 (от 147167 до 171625)38Иран, ислам. респ.11232,339Греция12817,340Болгария12930,2Группа 8 (от 171626 до 196084)41Румыния12937,41Нидерланды173652,742Латвия15217,92Германия196075,0Как видно из таблицы 3.1.1, 7-ая группа получилась пустой.Вывод. Для анализа данной совокупности данных необходимо при проведении аналитических группировок применять неравный интервал.в) Произведем группировку стран, используя в качестве группировочного признака значение объем оборота, однако, при разбивке на группы будем использовать неравный интервал. Методом подбора и аналитической оценки величины интервала в группах получаем следующее распределение стран по группам (см. таблицу 3.1.2).Таблица 3.1.2 Распределение стран по группам№ п/пСтранаОборот, млн. долл.№ п/пСтранаОборот, млн. долл.Группа 1 (до 1000)Группа 5 (от 10001 до 20000)1Новая Зеландия413,61Дания10280,42Перу764,72Узбекистан10700,03Люксембург919,03Иран, ислам. респ.11232,34Чили953,14Греция12817,35Куба967,85Болгария12930,2Группа 2 (от 1001 до 2500)6Румыния12937,41Филиппины1093,77Латвия15217,92Южная Африка1119,38Кипр15741,83Гонконг1680,99Бразилия18612,24Туркмения1972,910Индия19257,55Мальта2213,911Австрия19371,56Грузия2375,912Литва19893,2Группа 3 (от 2501 до 5000)Группа 6 (от 20001 до 50000)1Армения2510,71Швеция23283,72Таджикистан2611,22Бельгия23477,03Австралия2612,03Словакия25055,14Мексика2635,54Испания26170,35Монголия2840,35Чешская респ.28968,36Индонезия3480,86Венгрия35728,17Словения4004,77Корея, республика49189,88Вьетнам4088,9Группа 7 (от 50001 до 100000)9Киргизия4270,41Швейцария52286,210Ирландия4331,32Казахстан58815,911Португалия4889,23Франция62012,8Группа 4 (от 5001 до 10000)4Финляндия62126,71Сингапур5038,85Соед. Королевство64274,42Молдова5141,16Соед. Штаты71007,63Аргенитина5162,47Япония71225,54Таиланд5960,98Польша71407,85Канада6112,39Турция86196,66Малайзия6315,510Белоруссия96024,27Египет6754,1Группа 8 (от 100001 до 200000)8Азербайджан6832,21Украина113940,09Виргин. остр., Брит.6971,12Италия143261,910Норвегия7132,73Китай145186,911Тайвань (Китай)8606,14Нидерланды173652,712Эстония8877,35Германия196075,013Израиль9171,1Следующие значения величин для сформированных групп: среднее значение, простая дисперсия, среднее квадратическое значение и коэффициент вариации приведены в таблице 3.1.3.