860

хранилищами различного рода медиаданных с синхронизацией их для разных устройств с возможностью продолжения работы над конкретным документом в любое время, в любом месте на разных устройствах, читает бумажные книги в исключительных случаях, воспринимая их как крайне ненасыщенные, «медленные», не интегрированные в среду коммуницирования инородные объекты.

Таким образом, подрастающее поколение молодых людей живет в мире без границ, расстояние и время для них уже не имеют значение, когда отклик на любой запрос к живому или виртуальному субъекту происходит в доли секунды. Если в эту систему отношений студента с информацией попадает преподаватель старого формата, то он воспринимается как нечто чуждое, странное, то, что нужно пережить, перетерпеть. Интенсивность информационных потоков интерпретируемых современным студентом несравненно выше, чем то, к чему привыкли их преподаватели. В этих условиях требуется не дублирование «медленной» и линейной информации из учебников, а создание современной образовательной коммуникационной среды с интеграцией в неѐ педагогических технологий, методических материалов, траекторий развития, форматов взаимодействия.

Было бы ошибкой ограничить обсуждаемую проблему только недостаточностью внедрения информационных технологий в образовательный процесс, исключительно потребностью формирования новой среды для организации и реализации образования. Компьютеры и программное обеспечение, в рамках современной и прогрессивной модели системы образования, следует рассматривать как педагогический инструмент, как базу для осуществления прогрессивных педагогических технологий, методик обучения и реализации траекторий самообразования и развития. Формально вузы перешли к оценке достижений учащихся с точки зрения компетентностного подхода. Но в реальном образовательном процессе главенствуют фронтальный способ обучения с фиксированной детализацией готовых знаний, с интервальным способом подачи материала, структурированного по темам, что удобно для планирования, управления и контроля, но, совсем не соответствует реальным условиям существования субъекта в профессиональной среде. Если в сложившейся обстановке, когда темпы развития педагогической составляющей заметно уступают темпам технологического роста, принять решение на простой перенос технических новинок в стены вуза, то, скорее всего, педагогические результаты окажутся ничтожны. Даже самый изощренный и перенасыщенный техническими средствами образовательный процесс только тогда имеет какой-то смысл, если заранее известно для чего этот процесс осуществляется, каковы его ближайшие и дальние цели, каким видится ожидаемый результат [2, с.34].

В самом обобщенном виде агрегированные этапы формирования системы профессионального образования могут быть выражены цепочкой: формирование целей образования, уточнение содержания образования, определение допустимых форм ведения образовательной деятельности, выявление критериев оценивания достижений, подбор педагогических технологий и формирование образовательной среды. Как видите, технологическое оснащение в приведенной цепочке имеет

281

зависимое значение, то есть определяется всеми предыдущими этапами формирования системы образования.

Таким образом, на текущий момент можно констатировать, что цели высшего профессионального носят утилитарно-прикладной характер, излишне прагматичны, отражают ситуативные потребности конкретного учебного предмета, локальны с точки зрения достижений учащегося, не позволяя ему шагнуть далее, к метазнаниям, к самообразованию. В свою очередь, преподаватель, находясь в рамках системы, вынужден оценивать и требовать от студента именно наиболее полного соответствия достижений формально прописанным частным критериям, не включая в рассмотрение более широкие, межпредметные аспекты познания, не учитывая социальный и педагогический контекст образовательных целей. При этом цели технологического оснащения образовательного процесса носят бессистемный характер, недостаточно конкретны и, в большей части, бессмысленно декларативны. Обозначенные особенности формирования современной модели содержания профессионального образования актуализируют методологическую проблему поиска ценностно-целевых приоритетов профессионального образования, как основы рационального и обоснованного формирования содержания образования и формирования современной цифровой образовательной среды.

Литература

3.Стратегия развития информационного общества в Российской Федерации на 2017 - 2030 годы: [Электронный ресурс] // Официальные сетевой ресурс Президента России. М., 2018. URL: http://kremlin.ru/acts/bank/41919. (Дата обращения: 01.07.2018).

4.Гершунский Б.С. Философия образования для XXI века: Учебное пособие для самообразования. – М.: Педагогическое общество России, 2002. – 512 с.

УДК: 339.543

М.М. Галеев, доктор экономических наук, профессор А.С. Балеевских, кандидат экономических наук, доцент ФГБОУ ВО Пермский ГАТУ, г. Пермь, Россия

ТАМОЖЕННЫЕ ПЛАТЕЖИ ПРИ ВВОЗЕ ПЛОДООВОЩНОЙ ПРОДУКЦИИ

Аннотация. В пополнении бюджета страны налоговые органы имеют важнейшее значение. Одна третья часть всех налоговых сборов страны приходится на таможенные платежи. В 2016 г. за счет таможенных сборов государство пополнило свой бюджет на 4,361 трлн. рублей. В соответствии с Таможенным кодексом Таможенного союза таможенными платежами принято считать: ввозную и вывозную таможенные пошлины; налоги в виде НДС при ввозе товаров на тамо-

282

женную территорию РФ и акцизов; таможенные сборы за таможенное оформление, таможенное сопровождение и хранение. Таможенная пошлина является неотъемлемым условием ввоза товаров на таможенную территорию Российской Федерации или вывозе товаров с этой территории. Ее величина определяется размером ввозной ставки. Базовые ставки используются в отношении товаров, происходящих из развитых стран, для развивающихся стран она установлена в размере 75% от базовой. В отношении наименее развитых стран таможенная пошлина может вообще не взиматься. В материалах данной работы представлены алгоритм и методика установления размеров таможенных платежей при импорте плодоовощных товаров из развитых, развивающихся и наименее развитых странпроизводителей.

Ключевые слова: расчет таможенных платежей, экспорт, импорт, внутреннее потребление.

Marat Mirsayfovich Galeyev,

Alexander Sergeevich Baleevskikh,

Perm State Agro-Technological University, Perm, Russia

CUSTOMS PAYMENTS FOR THE IMPORT OF FRUITS AND VEGETABLES

Annotation. Tax authorities have the main role in replenishment of the country's budget. One third of the country's tax collection falls on customs payments. In 2016 due to customs fees the government has expanded its budget 4,361 trillion. rubles'. In accordance with the Customs code of the Customs Union customs duties and taxes in the form of VAT on importation of goods into the customs territory of the Russian Federation and excise taxes for customs clearance, customs escort and storage. Customs duty is an essential condition for the importation of goods into the customs territory of the Russian Federation or export of goods from this territory. Its value is determined by the size of the import rate. Base rates are used for products originating in developed countries, and for developing countries they are set at 75 per cent of the base rate. Customs duties may not be imposed on least developed countries at all. In materials of this work the algorithm and the technique of establishment of the sizes of customs payments at import of fruit and vegetable goods from the developed, developing and least developed producing countries are presented

Keywords: calculation of customs duties, export, import, domestic consumption.

Таможенная служба является значимым структурным элементом в системе управлении каждой страной. Роль таможни рассматривается с позиции обеспечения государству социальных, экономических, идеологическо-правовых условий его существования.

283

Таможенными платежами, выполняющими функцию пополнения федерального бюджета страны, в соответствии с Таможенным кодексов Таможенного союза (ТК ТС), принято считать пошлины, налоги и сборы. Они взымаются таможенными органами с участников внешне-экономической деятельности (ВЭД) при перемещении товаров и транспортных средств через таможенную границу РФ и включают в себя ввозную и вывозную таможенные пошлины, НДС, акцизы и таможенные сборы [2]. Согласно классификации таможенных платежей, предложенной О.Ю. Бакаевой [6] налогом на добавленную стоимость облагается товар, ввозимый на таможенную территорию (ТТ) РФ [1]. При этом налоговой базой исчисления НДС, по общему правилу, является сумма таких составляющих, как таможенная стоимость (ТС) ввозимых товаров; таможенная пошлина (П); акциз (А), если товар является подакцизным.

В практике внешнеэкономической деятельности возникают ситуации, когда в составе одной партии ввозимых на таможенную территорию Российской Федерации товаров присутствуют как подакцизные товары, так и не подакцизные товары. В этом случае, отмечает Л.И. Тарарышкина, налоговая база определяется отдельно в отношении каждой группы указанных товаров [11].

Обязательным взносом, взимаемым таможенными органами РФ при ввозе товара на таможенную территорию Российской Федерации или вывозе товара с этой территории, как неотъемлемое условие такого ввоза или вывоза, является таможенная пошлина. Налоговый кодекс РФ определяет таможенную пошлину как вид налога и важный тарифный инструмент регулирования ввоза (вывоза) товаров [1].

Расчет величины таможенной пошлины определяется размером ее ввозной ставки, которая, в свою очередь, устанавливается Правительством Российской Федерации [3]. При этом таможенные органы используют ряд расчетных методов определения размера ввозной таможенной пошлины:

1)по специфической ставке,

2)по адвалорной ставке в процентах к таможенной стоимости товара

3)по комбинированной ставке, предусматривающей расчеты таможенных пошлин товара по специфической и адвалорной ставкам

Если страна происхождения неизвестна, то как отмечает Н.В. Остроумов размер таможенной пошлины будет максимальным. Размер ввозной таможенной пошлины будет равен 75% от размера базовой ставки в случае происхождения товара из развивающейся страны [10]. Таможенная пошлина в отношении наименее развитой страны может вообще не взиматься.

Другой составной частью таможенных платежей являются таможенные сборы. Их правовая природа отлична от налогов и представляет собой платеж, связанный с таможенным оформлением, хранением и сопровождением товаров [4].

Таможенные сборы за таможенное оформление оплачиваются как до подачи декларации для таможенного оформления, так и одновременно с ее подачей.

284

Их размеры зависят от суммы таможенной стоимости товаров и от формы оформления таможенной декларации – бумажной или электронной (таблица 1) [9].

Таблица 1

Размеры ставок таможенных сборов в зависимости от формы таможенного оформления, тыс. руб

Рассматриваемые в нашем примере плодоовощные товары - бананы свежие - входят в группу «08» и имеют, в соответствии с ТН ВЭД, собственный код товара: 0803 90 1000.

Размер таможенной пошлины на них составляет 4%, но не менее 0,015 евро/кг, НДС – 18%.

С целью определения размера таможенных платежей за ввозимые в Россию бананы свежие, в качестве стран их происхождения примем Испанию, Эквадор и Мадагаскар.

Согласно Указу Президента РФ от 6 августа 2014 г. №560, Испания включена в антисанкционный список стран-поставщиков различных продовольственных товаров, включая бананы свежие. Однако в качестве примера расчета таможенных платежей она умышленно включена в группу других стран как субъект имеющий статус развитой страны, импортируемые товары которой облагаются пошлиной по базовым тарифным ставкам.

Товару, происходящему из развивающихся и наименее развитых стран, предоставляется сертификат происхождения формы А. На основании данного документа на товары из развивающихся стран устанавливается таможенная пошлина в размере 75% от ее базовой ставки, из наименее развитых – полное освобождение от таможенной пошлины. Таким образом, в соответствии с Постановлением Правительства «414 от 25.05.2000 г. «Об утверждении перечня товаров, происходящих из развивающихся стран и наименее развитых стран, в отношении которых при ввозе на территорию РФ предоставляются тарифные преференции», ставка ввозной таможенной пошлины для Испании останется без изменений – в размере 4%, для Эквадора как страны развивающейся – 3% и для Мадагаскара, классифицируемой страной наименее развитой, она будет нулевой ввиду полного освобождения от таможенной пошлины [5].

Для удобства расчетов установим массу ввозимого груза из каждой страны в количестве 1 тонны. Стоимость транспортного расхода при перевозке товара морским путем определяется из расчета 0,5-1,5 USD за 1 кг груза. При минималь-

285

ном размере расценки в 0,5 USD и курса стоимости одного доллара на 20.04.2018 г. 75,40 рубля, тонна доставки бананов обойдется в 37700 рублей.

Первоначальная цена товара (ИНВОЙС) основана на среднестатистической стоимости бананов на второе полугодие 2017 г. – 450 USD/т. С учетом курса валюты на день расчета, в рублевом эквиваленте ИНВОЙС бананов свежих будет на сумму 33930 руб/т.

По К.А. Завьялову [7], оплата за таможенное сопровождение и хранение плодоовощных товаров не производится, а сумма таможенного сбора касается только стоимости таможенного оформления при электронном декларировании (см. таблицу 1). Она равна 375 рублям.

Основываясь на принятых ранее ограничениях, можно установить таможенную стоимость бананов свежих с учетом цены сделки, фактически уплаченной или подлежащей уплате за ввоз товара и накладных расходов произведенных вне территории Российской Федерации [8]. Независимо от страны происхождения она будет равна 72007 руб/т.

В зависимости от страны происхождения товара, как указывалось ранее, устанавливается размер таможенной пошлины. Расчет по комбинированной ставке предусматривает использование наибольшего из двух показателей размера таможенной пошлины, определенной по специфической и адвалорной ставкам. В первом варианте, при курсе евро на 20.04.2018 75,40 руб., специфическая ставка составила 1131,0 руб/т. Во втором варианте расчета – 2880,3 руб/т. Именно этот размер таможенной пошлины будет установлен при завозе бананов свежих из Испании. Для плодоовощной продукции из Эквадора размер комбинированной ставки определен в размере 2160,2 руб/т. За продукцию из Мадагаскара пошлина не взимается.

Налог на добавленную стоимость (НДС) в отношении товаров, облагаемых ввозными таможенными пошлинами и не облагаемых акцизами, при ввозе товаров из стран, имеющих различную экономическую устойчивость развития, исчисляется аналогично расчету таможенной пошлины: к таможенной стоимости товара суммируется размер комбинированной ставки таможенной пошлины, и от полученного результата устанавливается сумма НДС к оплате. Для Мадагаскара она равна 12961,3 руб/т; для Эквадора – 13350,1 и для Испании – 13479,7 руб/т.

Механизм расчета таможенных платежей, как считает А.А. Оразалиев [22], основан на суммировании всех необходимых платежей в соответствии с формулой:

(1);

где: ТП – таможенные платежи;

–сбор за таможенное оформление;

П– сумма ввозной таможенной пошлины; А – сумма акциза;

–сумма налога на добавленную стоимость.

286

Описанный выше алгоритм математических расчетов, устанавливает итоги расчѐта таможенных платежей за принятый, в качестве примера, плодоовощной товар – бананы свежие (таблица 2).

Таблица 2

Размер таможенных платежей при импорте 1т бананов свежих из различных стран, руб.

Основываясь на данных, представленных в таблице 2, можно предположить, что из группы стран-экспортеров бананов свежих наиболее значительными для российского бюджета являются торговые отношения с Эквадором. Поставка в Россию в 2015 г. 1204,4 тыс. тонн эквадорских бананов обеспечила поступление в казну государства порядка 143,7 млрд рублей.

Таким образом, меры государственного регулирования внешнеторговой деятельности носят, наряду с другими задачами, экономический характер. Поэтому правильное определение величины налогооблагаемой базы является эффективным способом увеличения бюджета страны от взимания таможенных платежей.

Литература:

1.Налоговый кодекс РФ ч.2 от 05.08.2000 г. № 117ФЗ (ред. от 06.04.2015 г.)

2.Таможенный кодекс Таможенного союза ( приложение к Договору ОТК тс, принятому Решением Межгосударственного Совета ЕврАзЭС на уровне глав государств от 27.11.2009г. № 17).

3.Закон Российской Федерации от 21 мая 1993 г. №5003 – 1 (ред. от 28.12.2016г.) « О таможенном тарифе».

4.Федеральный закон от 28.11.2010 г. № 311 – ФЗ «О таможенном регулировании в Российской Федерации».

5.Постановление Правительства Российской Федерации от 25.05.200 г. № 414 « Об утверждении перечня товаров, происходящих из развивающихся стран и наименее развитых стран, в отношении которых при ввозе на территорию РФ предоставляются тарифные преференции»

6.Бакаева О.Ю. Классификация таможенных платежей // Налоги. 2016. №2. С. 7-10.

7.Завьялов К.А. Учет НДС и таможенных пошлин, уплаченных при ввозе товаров на территорию РФ // Современный бухучет. 2016. №11. С.38-39.

8.Куприянов Э.Д. Таможенные платежи : стоимостная основа и роль в современной России // Экономика. Налоги. Право. 2015. №15. С.87-96.

9.Ли Чангшенг. Будущее за электронными платежами // Таможенное регулирование. Таможенный контроль. 2017. №4. С. 62-67.

10.Остроумов Н.В. Правовой статус таможенно-тарифного регулирования // Юридическая наука. 2013. №1. С. 58-61.

11.Тарарышкина Л.И. Таможенные платежи как инструмент регулирования внешнеэкономической деятельности // Вестник Белорусского государственного экономического университета. 2016. №1. С.85-89.

287

УДК 330.1

С.А. Козлова, А.Н. Козлов, кандидат технических наук, доцент

ФГБОУ ВО Пермский ГАТУ, г. Пермь, Россия

ОБЗОР ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ

Аннотация. Проведен краткий обзор программных средств для реализации методов интеллектуального анализа данных в экономической области. Приведена характеристика некоторых программных продуктов.

Ключевые слова: интеллектуальный анализ данных, Big data, инструментальные средства ИАД, KDD.

Svetlana Kozlova, Aleksey Kozlov

Perm State Agro-Technological University, Perm, Russia

THE REVIEW OF SOFTWARE FOR DATA MINING

Abstract. The short review of software for realization of methods of data mining in economic area is carried out. The characteristic of some KDD-software is provided.

Keywords: data mining, Big data, KDD-software.

Принципы интеллектуального анализа данных (ИАД) известны достаточно давно, но с появлением больших данных (Big data) они получили еще более широкое распространение. Big data — это различные инструменты, подходы и методы обработки как структурированных, так и неструктурированных данных для того, чтобы их использовать для конкретных задач и целей. Большие данные привели к взрывному росту популярности более широких методов интеллектуального анализа данных, отчасти потому, что информации стало гораздо больше, и она по самой своей природе и содержанию становится более разнообразной и обширной. При работе с большими наборами данных уже недостаточно относительно простой и прямолинейной статистики [1].

Существует целый ряд областей, для которых накоплен богатый и очень успешный опыт применения методов ИАД. Он используется в торговле, применяется для анализа потребительской корзины, оптимизации складских запасов. Применяется в Банковском деле для выявления мошенничества с кредитными картами и анализа финансовых рисков. Страховой бизнес использует интеллекту-

288

альный анализ данных для сегментации клиентов, выявления фактов мошенничества, анализа страховых рисков, разработки новых продуктов, расчета страховых премий. Телекоммуникации тоже пользуются интеллектуальным анализом данных для анализа лояльности клиентов, сегментирование клиентской базы и услуг, анализ внешних факторов на отказы оборудования, выявление случаев несанкционированного доступа к сети. Нефтегазовая отрасль - диагностика оборудования и нефте-газопроводов, прогнозирование цен [2].

Рынок программных средств для реализации интеллектуального анализа данных продолжает формироваться по сей день, однако в этой области уже можно выделить три больших сегмента [3].

Статистические пакеты с возможностями Data Mining ориентированы в основном на профессиональных пользователей. Их отличительные особенности:

слабая интеграция с промышленными источниками данных;

бедные средства очистки, предобработки и трансформации данных;

отсутствие гибких возможностей консолидации информации, например, в специализированном хранилище данных;

конвейерная (поточная) обработка новых данных затруднительна или реализуется встроенными языками программирования и требует высокой квалификации;

из-за использования пакетов на локальных рабочих станциях обработка боль-

ших объемов данных затруднена.

Недостатком таких статистических пакетов является невозможность создания прикладных решений промышленного уровня и высокие требования к квалификации пользователя.

СУБД с элементами Data Mining. Практически все крупные производители систем управления базами данных (СУБД) включают в состав своих продуктов средства для анализа данных, OLAP, а также поддержку хранилищ данных. Эти инструменты как бы «встраиваются» в СУБД. Отличительные особенности СУБД с элементами Data Mining:

высокая производительность;

алгоритмы анализа данных по максимуму используют преимущества СУБД;

жесткая привязка всех технологий анализа к одной СУБД;

сложность в создании прикладных решений, поскольку работа с СУБД ориентирована на программистов и администраторов баз данных.

Аналитические платформы. В отличие от СУБД с набором алгоритмов

Data Mining, аналитические платформы изначально ориентированы на анализ данных и предназначены для создания готовых решений промышленного уровня. Они позволяют наиболее полно реализовать все этапы KDD.

Аналитическая платформа — специализированное программное решение

289

(или набор решений), которое содержит в себе все инструменты для извлечения закономерностей из «сырых» данных: средства консолидации информации в едином источнике (хранилище данных), извлечения, преобразования, трансформации данных, алгоритмы Data Mining, средства визуализации и распространения результатов среди пользователей, а также возможности «конвейерной» обработки новых данных.

Отличительные особенности аналитических платформ:

в аналитической платформе, как правило, всегда присутствуют гибкие и развитые средства консолидации (создание ХД);

наличие средств импорта данных из широкого спектра различных источников;

наличие средств интеграции с промышленными источниками данных;

обязательное наличие инструментов очистки и преобразования структурированных данных;

хранение данных в едином источнике — в хранилище данных;

наличие репозитария моделей, описывающих выявленные закономерности, правила и прогнозы;

широкий спектр алгоритмов Data Mining;

развитый инструментарий визуализации данных и результатов анализа (моде-

лирования).

Ниже представлена характеристика некоторых программных средств для интеллектуального анализа данных [3-7].

Deductor – это платформа для анализа данных. Программа позволяет проводить кластеризацию, визуализировать и прогнозировать данные, применять различные подходы к их обработке и исследованию. Платформа поддерживает экспорт и импорт данных из различных источников разных форматов: офисные приложения, 1C:Предприятие, СУБД, ERP-, CRM-системы, файлы, веб-сервисы. Реализована консолидация данных в хранилище - быстрый, унифицированный и непротиворечивый источник информации для анализа. Имеет удобный семантический слой хранилища данных для извлечения информации с применением привычных бизнес-терминов. Позволяет строить различные модели (в т. ч. – на основе нейронных сетей, линейной регрессии и др.) и визуализировать полученные результаты в виде таблиц, диаграмм, графиков и т. д. На российском рынке это наиболее востребованный программный продукт, разработанный отечественной компанией BaseGroup Labs ООО «Аналитические технологии», г. Рязань, https://basegroup.ru.

Knowledge Seeker — средство построения дерева, которое использует автоматическое обнаружение взаимосвязей для таких приложений, как маркетинг на основе баз данных, финансовый анализ. Интерфейс в виде меню выводит поля для

290