Таможенная статистика. Курс лекций

Изменения в структуре показателя могут носить:

–случайныйхарактер– еслинепрослеживаетсячеткойтенденциивизменении удельных весов;

–закономерныйхарактер– еслиудельныевесаоднихэлементовпостоянно растут за счет сокращения удельных весов других элементов.

Для исследования направления структурных сдвигов рассчитывается коэффициент монотонности.

Цепной коэффициент монотонности Мцеп рассчитывается по формуле

где Gцеп рассчитывается так же, как и Сцеп, но лишь для тех элементов структуры, изменение удельных весов которых сохранило направление по сравнению с предшествующим периодом наблюдения.

Принято считать, что структурные сдвиги:

–сохранили направление изменений по сравнению с предыдущим направлением, если М > 0,7;

–изменили направление, если М < 0,3;

–носят случайный характер, если 0,3 ≤ М ≤ 0,7.

Вкачестве альтернативного индекса, отражающего изменение структуры, можно использовать индекс Рябцева:

Смысл критерия состоит в отношении фактической меры расхождения значений компонентов двух структур с их максимально возможным значением. По сравнению с другими критериями индекс Рябцева является более жестким. Для оценки меры структурных различий по данному критерию разработана шкала (табл. 6.1).

51

Кроме того, для оценки существенности изменений в относительном выражении применяются индексы Салаи и Гатева, коэффициент корреляции рангов Спирмэна. При одновременном сопоставлении нескольких структур (в пространстве или во времени) используется коэффициент неравномерности распределения.

В оценке внешнеэкономической деятельности России, осуществляемой Минэкономразвития, применяется коэффициент товарной диверсификации экспорта. Коэффициент рассчитывается как величина, обратная индексу концентрации Херфиндаля – Хиршмена (сумма квадратов долей экспорта товарных групп в общем экспорте России). Минимальное значение коэффициента товарной диверсификации равно 1, что соответствует предельному случаю, когда экспортируется только одна товарная группа. Максимальное значение коэффициента равно числу товарных групп, по которым он рассчитывается, что соответствует предельному случаю, когда экспорт распределен равномерно по товарным группам. Коэффициент товарной диверсификации экспорта рассчитывается по двузначной классификации ТН ВЭД ЕАЭС, поэтому его минимальное значение равно 1, а максимальное – 96.

Указанные показатели позволяют комплексно анализировать товарную и географическую структуру внешней торговли России и государств – членовЕАЭС. Овладениенавыкамипостроенияатрибутивныхрядовраспределенияивычисленияпоказателейструктурыиструктурныхсдвиговпозволит анализировать структуру внешней торговли страны по данным таможенной статистики внешней торговли в самых разнообразных разрезах, например:

–исследовать структурные сдвиги в российском экспорте и импорте машин, оборудования и транспортных средств, химических товаров, металлов;

–исследовать структурные сдвиги в торговле РФ по экономическим группировкам, отдельным странам-контрагентам и т.п.

52

Глава 7

ИССЛЕДОВАНИЕ ВАРИАЦИИ И ДИФФЕРЕНЦИАЦИИ ВНЕШНЕТОРГОВЫХ ЦЕН

Вариация признака – это изменение значений признака у единиц статистической совокупности, которое обусловлено влиянием действия различных факторов. Вариация цен возникает в результате того, что цены (средние, контрактные и др.) на товары внешней торговли складываются под совокупным влиянием разнообразных факторов: политических, экономических, социальных, которые по-разному сочетаются в каждом отдельномслучае. Выяснениепричинывариациицен, измерениестепенивлияния отдельных факторов дает важную информацию для принятия научно обоснованныхуправленческихрешений. Изучитьвлияниеэтихфакторовможно, еслиразбитьвсюисследуемуюсовокупностьнаоднородныегруппыпо определенному признаку.

Вариация, зависящая от факторного признака, положенного в основу группировки называется факторной, а вариация, проявляющаяся внутри выделенных групп, называется случайной.

Вариационные ряды распределения и их использование в анализе

Статистическое исследование цен необходимо начинать с построения и анализа вариационных рядов распределения. Это позволит выявить внутренние закономерности, влияющие на формирования цен.

Предметом изучения вариационных рядов распределения является подсчетчастотызначенийисследуемогопоказателя(цены) ианализчастотных характеристик.

Исходной информацией служат одномерные пространственные ряды наблюдений, совокупностьнаблюденийзазначениямиодногоитогожепоказателя в один и тот же момент времени по различным объектам.

При проведении вариационного анализа исходные данные наблюдения группируются в виде ряда распределения, рассчитываются статистические характеристики, описывающие форму распределения, и строится его график.

На основе формы распределения, его графика и статистических характеристик делается вывод о соотношении закономерности и случайности в формировании значений показателя и о сходстве распределения с известными теоретическими законами распределения.

53

В статистике вариационные ряды, группируемые по количественному признаку, подразделяются на дискретные и интервальные.

Дискретные ряды распределения предназначены для анализа показателей, которые имеют сравнительно малое число значений (обычно не больше 10). Если проводится анализ большого массива исходных данных в таможенной статистике внешней торговли, то использование дискретных рядов распределения не представляет практического интереса.

Для анализа цен внешней торговли также применяются интервальные ряды распределения.

Интервальный вариационный ряд – это ряд, в котором группировочный признак может принимать любые значения из определенного интервала.

Правила проведения группировки исходных данных студентам предлагается вспомнить самостоятельно.

Согласно системе показателей и признаков, применяемых в таможенной статистике внешней торговли, осуществляются группировки и по качественным признакам: по направлениям товарных потоков (экспорт, импорт), периоду поставки партии товара, по кодам товаров (с детализацией до 10 знаков), странам-контрагентам, участникам ВЭД, регионам.

При обработке данных статистических наблюдений за ценами нельзя ограничиваться расчетом средней цены в качестве обобщающей характеристики значений показателя.

Врядеслучаевсреднеезначениеценынеотражаеттипичностьявления,

аиногда вообще не может использоваться в качестве обобщающего представителя совокупности, так как сама эта совокупность не является однородной.

Средняянепоказывает, какрасполагаютсяоколонеевариантыусредняемогопризнака, сосредоточенылионивблизисреднейилизначительноотклоняются от нее.

Средняя величина признака в двух совокупностях может быть одинаковой, но в одном случае все индивидуальные цены отличаются от нее мало, а в другом – эти отличия велики, т.е. в одном случае вариация признака мала, а в другом – велика. Это имеет весьма важное значение для характеристики надежности средней цены.

Вот почему ограничиваться вычислением одной средней в ряде случаев нельзя. Нужны и другие показатели, характеризующие вариацию отдельных значений от средней.

Показатели вариации являются числовой мерой уровня колеблемости признака.

54

Абсолютные показатели вариации

Размах вариации – это разность между максимальным и минимальным значениями признака:

Размах вариации характеризует максимальное различие значений признака и не измеряет закономерную силу вариации во всей совокупности.

Среднее линейное отклонение характеризует вариацию признака в совокупности. Показатель позволяет проанализировать оборот внешней торговли, вариацию цен.

Показатель рассчитывается по формуле для несгруппированных данных:

n xi x

i 1

где x – среднее значение признака;

xi – i-е значение признака (варианта); ni – частота i-го значения признака; n – объем совокупности.

Среднее линейное отклонение нельзя поставить в соответствие с вероятностным законом распределения, в частности с нормальным распределением, параметром которого является среднее квадратическое отклонение.

Среднее квадратическое отклонение рассчитывается по формулам для несгруппированных и для сгруппированных данных:

i 1

55

Для анализа силы вариации в центральной части, служит среднее квар-

тильное расстояние:

где Q1, Q3 – первая и третья квартили распределения; Me – медиана.

При распределении цен, близком к нормальному, как правило, сила вариациивцентральнойчастисовокупностименьше, чемвцеломповсейсовокупности.

Относительные показатели вариации

Для оценки интенсивности вариации и для сравнения ее в разных совокупностях используют относительные показатели вариации: коэффициент осцилляции, относительноелинейноеотклонение, коэффициентвариации.

Они вычисляются как отношение абсолютных показателей силы вариации к средней арифметической величине признака.

Относительный размах вариации (коэффициент осцилляции):

Коэффициент вариации используют для сравнительной оценки вариации единиц совокупности, а так же для характеристики однородности совокупности. Совокупность считается количественно однородной, если коэффициент вариации не превышает 33%.

56

Квадрат среднего квадратического отклонения дает величину диспер-

сии σ2.

Формула дисперсии для несгруппированных данных:

Простыми преобразованиями могут быть получены формулы расчета дисперсии методом моментов 2 x2 x 2 .

Показатели вариации позволяют изучить вариацию признака по всей совокупности в целом, при разбиении совокупности на однородные группы по определенному признаку становится возможным изучение вариации, обусловленной влиянием определенного фактора.

Общая дисперсия σ2 измеряет вариацию признака по всей совокупности под влиянием всех факторов, обусловивших эту вариацию. Она равна среднему квадрату отклонений отдельных значений признака Хi от общей средней x и может быть вычислена как простая дисперсия или взвешен-

ная дисперсия по формуле.

Дисперсия результативного признака внутри группы при относительном постоянстве признака-фактора, возникающая за счет других факторов (не связанных с изучаемым фактором), называется остаточной.

Межгрупповая дисперсия характеризует различие изучаемого признака, возникающее под влиянием изучаемого фактора, положенного в основу группировки, и называется факторной дисперсией.

Она равна среднему квадрату отклонений групповых (частных) средних xj от общей средней x :

j 1

где mj – численность единиц в группе; j – номер группы;

xj – среднее значение признака в j-й группе; x – общая средняя.

57

Внутригрупповая (частная) дисперсия 2j отражает случайную ва-

риацию, при этом ту часть вариации, которая обусловлена влиянием неучтенных факторов и не зависит от факторного признака, положенного в основание группировки. Она равна среднему квадрату отклонений отдельных значений признака внутри группы х от средней арифметической этой группы xj (групповой средней) и может быть исчислена по формулам

простой дисперсии и взвешенной дисперсии:

i 1

где xj – среднее значение признака в j-й группе; xi – i-е значение признака (варианта);

ni – частота i-го значения признака; n – объем совокупности.

На основании внутригрупповой дисперсии по каждой группе можно

определить среднюю из внутригрупповых дисперсий 2j :

j 1

Согласно правилу сложения дисперсий общая дисперсия равна сумме

средней из внутригрупповых и межгрупповой дисперсий: 2 2j 2 . Пользуясьправиломсложениядисперсий, можновсегдаподвумизвест-

ным дисперсиям определить третью – неизвестную, а также судить о силе влияния группировочного признака. Очевидно, чем больше доля межгрупповой дисперсии в общей дисперсии, тем сильнее влияние группировочного признака (код товара, страна происхождения, торгующей страны) на изучаемый признак (контрактную стоимость товара, индекс таможенной стоимости).

Поэтому в статистическом анализе широко используется эмпирический коэффициент детерминации (η2) – показатель, представляющий собой долюмежгрупповойдисперсиивобщейдисперсиирезультативногопризнака

58

и характеризующий силу влияния группировочного признака на образование общей вариации:

Эмпирический коэффициент детерминации показывает долю вариации результативного признака у под влиянием факторного признака х (остальная часть общей вариации у обуславливается вариацией прочих факторов). Приотсутствиисвязиэмпирическийкоэффициентдетерминацииравеннулю, а при функциональной связи – единице.

Эмпирическое корреляционное отношение – это корень квадратный из эмпирического коэффициента детерминации:

Оно показывает тесноту связи между группировочным и результативным признаками.

Эмпирическоекорреляционноеотношениеη, какиη2, можетпринимать значения от 0 до 1.

Если связь отсутствует, то корреляционное отношение равно нулю. Если связь функциональная, то корреляционное отношение будет равно единице. Это означает, что группировочный признак целиком определяет вариацию изучаемого результативного признака.

Чем значение корреляционного отношения ближе к единице, тем теснее, ближе к функциональной зависимости связь между признаками.

Для качественной оценки тесноты связи на основе показателя эмпирического корреляционного отношения можно воспользоваться соотношениями Чэддока:

Таким образом, в сочетании с методом группировок правило сложения дисперсийпозволяетвыявитьфакторы, оказывающиенаибольшеевлияние на вариацию цены в совокупности данных таможенной статистики, и дать количественную оценку степени влияния этих факторов.

59

Глава 8

АНАЛИЗ ТЕНДЕНЦИЙ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ТАМОЖЕННОЙ СТАТИСТИКИ

Статистическое изучение динамики и выявление основных тенденций развития показателей внешней торговли основывается на обработке рядов динамики. Ряды динамики представляют собой ряды изменяющихся во времени значений статистического показателя, расположенных в хронологическом порядке.

Применительно к внешней торговле исследуется динамика: стоимостных и физических объемов экспорта и импорта как в целом по России, так и по субъектам РФ, по группам стран и по товарным группам; динамика цен на основные товары экспорта и импорта.

Применительно к другим направлениям таможенной статистики исследуется динамика таможенных доходов, администрируемых таможенными органами, валютных потоков, кадров, числа правонарушений и т.д.

Каждый ряд динамики характеризуется двумя параметрами: значениями времени t и соответствующими им значениями уровней ряда, обозначаемыми у.

Рядыдинамикимогутбытьклассифицированыпоследующимпризнакам:

1)в зависимости от способа выражения уровней ряды динамики подразделяются на ряды величин:

– абсолютных;

– относительных;

– средних;

2)в зависимости от характера временного параметра ряды динамики делятся:

– на моментные;

– интервальные;

3)в зависимости от расстояния между уровнями ряды динамики подразделяются:

– на ряды с равностоящими уровнями;

– ряды с неравностоящими уровнями во времени.

Важнейшим условием правильного построения рядов динамики является сопоставимость всех входящих в него уровней. Данное условие решается либо в процессе сбора и обработки данных, либо путем их пересчета.

Таким образом, прежде чем анализировать динамический ряд, необходимо убедиться в сопоставимости уровней ряда, и если она отсутствует, добиться ее дополнительными расчетами.

60