Таможенная статистика

Введение 3
1. Формирование блока исходных данных 5
2. Статистика внешнеторговых поставок 16
3. Специальная таможенная статистика 27
4. Учёт внешнеторговой деятельности 30
5. Анализ показателей динамики 35
6. Корреляционно-регрессионный анализ 41
7. Прогнозирование внешнеторгового оборота 47
Заключение 52
Список использованных источников 53

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. – 53103,71 50689,905 147000,72 -82310,751 -249587,437 479623,054 -499657,635 280725,52 -175725 156414,56 631451,4 баз. – 53103,73 103793,635 250794,36 168483,61 -81103,828 398519,226 -101138,41 179587,11 3862,108 160276,67 791728,1 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 пиву за год
Показатель Янв Фев Мар Апр Май Июн Июл Авг Сен Окт Ноя Дек Абсолютный прирост цеп. – -38625 12875 177996,875 276168,75 -183790,625 134543,75 446440,625 212115,625 -997490,625 257500 -56006,25 баз. – -38625 -25750 152246,875 428415,625 244625 379168,75 825609,375 1037725 40234,375 297734,375 241728,13 Коэффициент роста цеп. – 0,880 1,045 1,601 1,582 0,755 1,238 1,637 1,185 0,266 1,711 0,910 баз. – 0,880 0,920 1,473 2,331 1,760 2,178 3,565 4,224 1,125 1,925 1,751 Темп роста цеп. – 88,0 104,5 160,1 158,2 75,5 123,8 163,7 118,5 26,6 171,1 91,0 баз. – 88,0 92,0 147,3 233,1 176,0 217,8 356,5 422,4 112,5 192,5 175,1 Темп
прироста цеп. – -12,0 4,5 60,1 58,2 -24,5 23,8 63,7 18,5 -73,4 71,1 -9,0 баз. – -12,0 -8,0 47,3 133,1 76,0 117,8 256,5 322,4 12,5 92,5 75,1
Таблица 23– Динамика внешнеторгового оборота по рису за год
Показатель Янв Фев Мар Апр Май Июн Июл Авг Сен Окт Ноя Дек Абсолютный прирост цеп. – -20031,44 59446,244 -62097,464 17498,052 -3004,716 -50137,516 72496,138 -14346,046 -19265,532 11046,75 57325,27 баз. – -20031,44 39414,804 -22682,66 -5184,608 -8189,324 -58326,84 14169,298 -176,748 -19442,28 -8395,53 48929,74 Коэффициент роста цеп. – 0,657 2,552 0,365 1,491 0,943 0,000 #ДЕЛ/0! 0,802 0,669 1,284 2,148 баз. – 0,657 1,676 0,611 0,911 0,860 0,000 1,243 0,997 0,667 0,856 1,839 Темп роста цеп. – 65,7 255,2 36,5 149,1 94,3 0,0 #ДЕЛ/0! 80,2 66,9 128,4 214,8 баз. – 65,7 167,6 61,1 91,1 86,0 0,0 124,3 99,7 66,7 85,6 183,9 Темп
прироста цеп. – -34,3 155,2 -63,5 49,1 -5,7 -100,0 #ДЕЛ/0! -19,8 -33,1 28,4 114,8 баз. – -34,3 67,6 -38,9 -8,9 -14,0 -100,0 24,3 -0,3 -33,3 -14,4 83,9
Таблица 24– Динамика внешнеторгового оборота по асбесту за год
Показатель Янв Фев Мар Апр Май Июн Июл Авг Сен Окт Ноя Дек Абсолютный прирост цеп. – 9798,39 -25755,768 -8818,551 -3732,72 28741,944 11174,8305 36020,748 -73464,5955 60866,6655 -39730,1385 -30608,304 баз. – 9798,39 -15957,378 -24775,929 -28508,649 233,295 11408,1255 47428,8735 -26035,722 34830,9435 -4899,195 -35507,499 Коэффициент роста цеп. – 1,226 0,516 0,679 0,799 2,931 1,256 1,657 0,191 4,507 0,492 0,205 баз. – 1,226 0,632 0,429 0,343 1,005 1,263 2,093 0,400 1,803 0,887 0,182 Темп роста цеп. – 122,6 51,6 67,9 79,9 293,1 125,6 165,7 19,1 450,7 49,2 20,5 баз. – 122,6 63,2 42,9 34,3 100,5 126,3 209,3 40,0 180,3 88,7 18,2 Темп
прироста цеп. – 22,6 -48,4 -32,1 -20,1 193,1 25,6 65,7 -80,9 350,7 -50,8 -79,5 баз. – 22,6 -36,8 -57,1 -65,7 0,5 26,3 109,3 -60,0 80,3 -11,3 -81,8 Таблица 25– Динамика внешнеторгового оборота по медной проволоке за год
Показатель Янв Фев Мар Апр Май Июн Июл Авг Сен Окт Ноя Дек Абсолютный прирост цеп. – -133572,2025 237707,005 -309460,6675 -186927,49 259049,12 577708,975 -252057,7375 34220,9775 50043,58 -361344,085 -142035,46 баз. – -133572,2025 104134,8025 -205325,865 -392253,355 -133204,235 444504,74 192447,0025 226667,98 276711,56 -84632,525 -226667,98 Коэффициент роста цеп. – 0,807 1,426 0,611 0,616 1,865 2,034 0,778 1,039 1,054 0,627 0,766 баз. – 0,807 1,151 0,703 0,433 0,807 1,643 1,278 1,328 1,400 0,878 0,672 Темп роста цеп. – 80,7 142,6 61,1 61,6 186,5 203,4 77,8 103,9 105,4 62,7 76,6 баз. – 80,7 115,1 70,3 43,3 80,7 164,3 127,8 132,8 140,0 87,8 67,2 Темп
прироста цеп. – -19,3 42,6 -38,9 -38,4 86,5 103,4 -22,2 3,9 5,4 -37,3 -23,4 баз. – -19,3 15,1 -29,7 -56,7 -19,3 64,3 27,8 32,8 40,0 -12,2 -32,8
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 411694,56 71975,28 1,138 113,8 13,8 Пиво 620467,71 21975,28 1,052 105,2 5,2 Рис 55000,54 4448,16 1,057 105,7 5,7 Асбест 40727,47 -3227,95 0,856 85,6 -14,4 Медная проволока 697513,06 -20606,18 0,965 96,5 -3,5
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 52 251035,72 Февраль 63 304139,43 Март 70 354829,335 Апрель 99 501830,0595 Май 79 419519,309 Июнь 32 169931,872 Июль 118 649554,9255 Август 27 149897,2905 Сентябрь 76 430622,812 Октябрь 44 254897,808 Ноябрь 71 411312,372 Декабрь 172 1042763,76
Таблица 28 – Сведения о поставках пива по месяцам
Месяц Количество поставок за месяц Внешнеторговый оборот за месяц, USD Январь 50 321875 Февраль 44 283250 Март 46 296125 Апрель 71 474121,875 Май 111 750290,625 Июнь 80 566500 Июль 99 701043,75 Август 155 1147484,375 Сентябрь 176 1359600 Октябрь 45 362109,375 Ноябрь 77 619609,375 Декабрь 69 563603,125
Таблица 29 – Сведения о поставках риса по месяцам
Месяц Количество поставок за месяц Внешнеторговый оборот за месяц, USD Январь 99 58326,84 Февраль 65 38295,4 Март 158 97741,644 Апрель 55 35644,18 Май 82 53142,232 Июнь 61 41064,452 Июль 0 0 Август 107 72496,138 Сентябрь 83 58150,092 Октябрь 55 38884,56 Ноябрь 69 49931,31 Декабрь 145 107256,578
Таблица 30 – Сведения о поставках асбеста по месяцам
Месяц Количество поставок за месяц Внешнеторговый оборот за месяц, USD Январь 93 43392,87 Февраль 111 53191,26 Март 56 27435,492 Апрель 38 18616,941 Май 29 14884,221 Июнь 85 43626,165 Июль 103 54800,9955 Август 166 90821,7435 Сентябрь 31 17357,148 Октябрь 136 78223,8135 Ноябрь 66 38493,675 Декабрь 13 7885,371
Таблица 31 – Сведения о поставках медной проволоки по месяцам
Месяц Количество поставок за месяц Внешнеторговый оборот за месяц, USD Январь 94 691778,9 Февраль 75 558206,6975 Март 90 695458,575 Апрель 62 486453,035 Май 37 299525,545 Июнь 69 558574,665 Июль 135 1136283,64 Август 116 891084,7755 Сентябрь 104 918446,88 Октябрь 107 968490,46 Ноябрь 66 607146,375 Декабрь 50 465110,92
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 -42700,5 0,069686 b1 6038,47 3,22E-10 Коэффициент корреляции 0,992 – 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 пиву
Коэффициент Значение коэффициента Р-Значение a0 -37509,7 0,247771 b1 7718,21 3,67E-10 Коэффициент корреляции 0,991 -
Таким образом, зависимость стоимостного выражения внешнеторгового оборота от количества поставок пива описывается уравнением , параметр - значим, связь между рассматриваемыми признаками – очень тесная.
Таблица 34 – Итоги регрессионной статистики и дисперсионного анализа по рису
Коэффициент Значение коэффициента Р-Значение a0 -81,7181 0,981695 b1 665,8979 8,04E-09 Коэффициент корреляции 0,984 –
Таким образом, зависимость стоимостного выражения внешнеторгового оборота от количества поставок риса описывается уравнением , параметр - значим, связь между рассматриваемыми признаками – очень тесная.
Таблица 35 – Итоги регрессионной статистики и дисперсионного анализа по асбесту
Коэффициент Значение коэффициента Р-Значение a0 -1203,09 0,576941 b1 542,7904 4,92E-10 Коэффициент корреляции 0,991 –
Таким образом, зависимость стоимостного выражения внешнеторгового оборота от количества поставок асбеста описывается уравнением , параметр - значим, связь между рассматриваемыми признаками – очень тесная.
Таблица 36 – Итоги регрессионной статистики и дисперсионного анализа по медной проволоке
Коэффициент Значение коэффициента Р-Значение a0 1457,288 0,979534 b1 8217,983 1,29E-07 Коэффициент корреляции 0,972 –
Таким образом, зависимость стоимостного выражения внешнеторгового оборота от количества поставок медной проволоки 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 251035,72 252295,24 2 304139,43 281276,94 3 354829,335 310258,64 4 501830,0595 339240,34 5 419519,309 368222,04 6 169931,872 397203,74 7 649554,9255 426185,44 8 149897,2905 455167,14 9 430622,812 484148,84 10 254897,808 513130,54 11 411312,372 542112,24 12 1042763,76 571093,94 13  - 600075,64 14  - 629057,34 15  - 658039,04 Таблица 38 – Прогнозирование внешнеторгового оборота пива
t y y(t) 1 321875 391589,82 2 283250 433203,98 3 296125 474818,14 4 474121,875 516432,3 5 750290,625 558046,46 6 566500 599660,62 7 701043,75 641274,78 8 1147484,375 682888,94 9 1359600 724503,1 10 362109,375 766117,26 11 619609,375 807731,42 12 563603,125 849345,58 13  - 890959,74 14  - 932573,9 15  - 974188,06
Таблица 39 – Прогнозирование внешнеторгового оборота риса
t y y(t) 1 58326,84 47312,19 2 38295,4 48572,6 3 97741,644 49833,01 4 35644,18 51093,42 5 53142,232 52353,83 6 41064,452 53614,24 7 0 54874,65 8 72496,138 56135,06 9 58150,092 57395,47 10 38884,56 58655,88 11 49931,31 59916,29 12 107256,578 61176,7 13  - 62437,11 14  - 63697,52 15  - 64957,93 Таблица 40 – Прогнозирование внешнеторгового оборота асбеста
t y y(t) 1 43392,87 39470,82 2 53191,26 39699,3 3 27435,492 39927,78 4 18616,941 40156,26 5 14884,221 40384,74 6 43626,165 40613,22 7 54800,9955 40841,7 8 90821,7435 41070,18 9 17357,148 41298,66 10 78223,8135 41527,14 11 38493,675 41755,62 12 7885,371 41984,1 13  - 42212,58 14  - 42441,06 15  - 42669,54 
Таблица 41 – Прогнозирование внешнеторгового оборота медной проволоки
t y y(t) 1 691778,9 605661,67 2 558206,6975 620943,8 3 695458,575 636225,93 4 486453,035 651508,06 5 299525,545 666790,19 6 558574,665 682072,32 7 1136283,64 697354,45 8 891084,7755 712636,58 9 918446,88 727918,71 10 968490,46 743200,84 11 607146,375 758482,97 12 465110,92 773765,1 13  - 789047,23 14  - 804329,36 15  - 819611,49
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