- •Вопросы
- •54. Прогнозирование данных таможенной статистики.
- •1. Предмет и метод таможенной статистики. Основные задачи и функции.
- •2. Сущность и значение статистических группировок, их виды.
- •3. Абсолютные и относительные величины. Единицы измерения относительных и абсолютных величин.
- •4. Средняя величина. Основные понятия, виды средних и методы их расчета.
- •5. Ряды распределения. Виды рядов распределения. Способы построения и анализа.
- •6. Структурные средние величины. Мода и медиана.
- •7. Показатели относительного рассеивания. Коэффициенты вариации, осцилляции, линейного отклонения.
- •8. Показатели вариации. Дисперсия, среднеквадратическое отклонение.
- •9. Временные ряды. Понятие рядов динамики, основные эл-ты и виды.
- •10. Базисные показатели временных рядов. Приросты, темпы роста и прироста.
- •11. Цепные показатели временных рядов. Приросты, темпы роста и прироста. Взаимосвязь с базисными показателями.
- •12. Средние динамические показатели. Средний абсолютный прирост, средний темп роста, средний темп прироста.
- •13. Индексный метод в анализе таможенной статистики.
- •14. Изучение тенденции развития внеш. Торговли. Применяемые методы.
- •15. Метод скользящей средней для выявления тенденции развития.
- •16. Метод аналитического выравнивания. Метод наименьших квадратов. Методология и цели применения.
- •17. Экстраполяция в рядах динамики внешней торговли. Понятие экстраполяции и методология применения.
- •18. Анализ адекватности модели.
- •19. Вариационные ряды распределения. Их виды и способы построения.
- •20. Формы и виды статистического наблюдения в таможенной статистике.
- •4. (С точки зрения полноты охвата фактов стат. Наблюдения):
- •21. Использование показателей вариации для анализа дифференциации цен
- •22. Применение метода скользящей средней и укрупненных интервалов для выявления тренда
- •23. Виды средних величин и методы их расчета
- •24. Относительные величины и условия их применения
- •25. Необходимость и задачи статистического изучения вариации.
- •26. Описательные характеристики динамики (абсолютные приросты, темпы роста, темпы прироста) и их использование в анализе.
- •27. Требования к построению и ведению рядов динамики показателей таможенной статистики.
- •28. Правовая основа таможенной статистики. Задачи и функции.
- •29. Методология таможенной статистики.
- •30. Таможенные процедуры, учитываемые в тамож. Статистике.
- •31. Принцип сбора и обработки гтд на всех уровнях системы таможенных органов.
- •32. Основные принципы ведения тамож. Статистики внешней торговли.
- •33. Достоверность тамож. Информации: основные направления
- •34. Количественная оценка факторов «цена» и «вес» на изменение стоимости
- •35. Основные направления таможенной статистики
- •36. Конфиденциальность информации. Принципы и подходы
- •37. Ведение таможенной статистики в региональном разрезе.
- •39. Офисные технологии в решении задач таможенной статистики. Основной алгоритм обработки
- •40. Применение метода аналитического выравнивания для целей краткосрочного прогноза
- •38 И 41. Информационные ресурсы фтс рф.
- •42. Перспективные направления развития тамож статистики внешней торговли.
- •43.Принципы построения информационной базы для расчета индексов.
- •44. Индексы цен, физического объема и стоимости.
- •45. Статистика декларирования как направление специальной таможенной статистики.
- •46. Применение дисперсионного анализа для исследования изменения ценовых характеристик товара.
- •47. Система управления таможенными рисками. Принципы и подходы в аспекте таможенной статистики внешней торговли.
- •48. Задачи автоматизации процессов сбора, хранения, обработки и анализа данных тамож статистики на различных иерархических уровнях тамож органов.
- •49. Направления развития автоматизированной системы формирования и ведения тамож статистики внешней торговли.
- •50. Экономико-статистический анализ внешней торговли субъекта Федерации. Основные элементы.
- •51. Порядок предоставления информации по таможенной статистике внешней торговли в региональном разрезе.
- •52. Специальные индексы, характеризующие эффективность внешней торговли: индекс условий торговли, индекс покупательной способности экспорта.
- •53. Методы выявления основной тенденции развития.
- •54. .Прогнозирование данных таможенной статистики.
- •55. Анализ расхождений данных о взаимной торговле рф и стран-контрагентов на основе зеркальной статистики. Выявление причин расхождения.
- •56. Корреляционный анализ. Особенности применения в таможенной статистике.
- •57. Методы анализа данных таможенной статистики.
- •58. Требования к построению и ведению рядов динамики показателей таможенной статистики.
- •59.Прогнозирование объемов внешней торговли и поступления таможенных платежей в федеральный бюджет. Основные принципы и подходы
- •60. Особенности исходной информации региональной таможенной статистики
22. Применение метода скользящей средней и укрупненных интервалов для выявления тренда
Для хар-ки показателей ряда динамики прим-ся методы, кот. позволяют осуществить прогноз, найти недостающие компоненты ряда. Ретрополяция – нахождение недостающих значений внутри периода. Экстраполяция – расчет прогнозного значения
Важной задачей тамож. статистики является прогнозирование временных рядов (объемов внешней торговли, тамож. платежей и т.д.). Выделяют 3 группы факторов, формирующие временной ряд:
1. Постоянно действующие факторы, опр. тенденцию развития изучаемого явления (тренд).
2. Периодически действующие факторы, опр. циклические колебания временного ряда по неделям месяца, месяцам года и т.д. Если длина периода - год, то говорят о сезонных колебаниях.
3. Разовые кратковременные факторы, действующие в разных, иногда в противоположных направлениях и оказывающие случайное влияние на уровни данного ряда динамики.
Таким образом, ряд динамики yt может быть представлен в виде суммы трех компонент:
-тренда (детерминированной непериодической функции ft)
-циклической (детерминированной периодической функции gt)
- белого шума (случайной функции et) yt = ft+gt+et
Основными методами выявления тенденции рядов динамики явл.:
1. Метод укрупнения интервалов (исходный ряд динамики заменяется более крупными интервалами) (Н-р: месяц -квартал); Сущность: первоначальный ряд динамики преобразуется и заменяется другим рядом, в кот. показатели относятся к большим по продолжительности периодам времени, т.е. интервал укрупнен. Этот прием исп-ся только для интервальных рядов динамики. Укрупнение производится до тех пор, пока не будет выявлена четкая тенденция развития явления, а уровни ряда охватывать большие периоды времени. «-» - при его использ. не прослеживается процесс изменения явления внутри укрупненных интервалов.
2. Метод скользящей средней (формируется интервал, состоящий из одинакового числа уровней. Каждый последующий интервал получается путем смещения на 1 уровень от начального. По образованным интервалам рассчит. средний уровень ряда). «-»: а)Невозможность получения всех уровней для сглаженного ряда. Число уровней в сглаженном РД меньше, чем в исходном, на (к – 1), где к – число периодов в укрупненном интервале (5 – 1) = 4, т. е. на 4.
б)Произвольность выбора интервала для опред-я скользящей средней.
У1s=(y1…yn)n
У2s=(y2+…yn+1)n
У3s=(y3+…yn+2)n
3. Метод аналитического выравнивания (закл. в выборе адекватной матем. фун-и, кот. наилучшим образом отражает тенденцию развития.) При этом реальные данные наз-ся эмпирическими уровнями, а уровни, получ. с помощью ф-й – теоретическими.
23. Виды средних величин и методы их расчета
При анализе статистич. инф-и, хар. различные аспекты развития внеш торговли, важное место занимают средние стат показатели. Средняя величина - один из распр. способов обобщений колич. показателей. Это показатель, хар. качественно однородную сов-ть исслед явления внеш торговли и отражающий уровень одного из исслед. признаков.
Признак, по кот. находится средняя величина, наз. осредняемым.
Виды сред. величин:
- Структурные – дает общую хар-ку структуры сов-ти: Мо, Ме.
- Суммарная - сглаживает различий в величине признака.
Сущ различные средние:
- средняя арифметическая;
- средняя геометрическая;
- средняя гармоническая;
- средняя квадратическая.
1) Ср. арифм.- наиб распростр. вид средней. Исп-ся для обобщенной хар-ки абс. величин.
- Простая - если каждое значение признака в ряду распред-я встречается по 1 разу, то сумма всех значений, дел. на число этих значений.
x1,x2,…,xn - значения признака (например, цена товара); n - количество значений.
- Взвешенная - если одно и то же значение признака встречается неск-ко раз: где xi - значение признака (цена товара), fi - частота повторения этого признака (вес товара).
2) Ср. гармонич. – для обобщенной хар-ки относит. величин.
- Простая
- Взвешенная , где fi – частота признака; xi варианта.
3) Ср. геометр. - для хар-ки относит. величин.
1) Простая: , где x1….xn – значения показателя (н-р, темпа роста).
2)Взвешенная: , где x1….xn – значения показателя (н-р, темпа роста), f1…fn - частота признака. В тамож. статистике средняя геометрическая, главным образом, используется для исчисления среднего темпа роста.
4) Ср. квадратическая – для обобщ. хар-ки абсю величин (ошибок)
- Простая
- Взвешенная.