- •Тема 1 (вводная). Таможенная статистика
- •1.2. Предмет и задачи тс
- •1.3. История развития тс в России
- •1.4. Структура таможенной статистики
- •1.5. Организация современной таможенной статистики в России
- •1.6. Нормативная и методологическая база таможенной статистики
- •Раздел 1. Таможенная статистика внешней
- •2.2. Системы учёта внешнеторговых операций
- •2.3. Наблюдение в статистике внешней торговли.
- •Объекты, единицы наблюдения. Программа
- •Наблюдения. Источники информации о
- •Внешней торговле
- •2.4. Ограничения учёта в статистике внешней торговли
- •2.5. Группировки в статистике внешней торговли. Основные группировочные признаки
- •Общие итоги внешней торговли рф за 2004 и 2005 годы, млрд. Долларов сша
- •Внешняя торговля рф по группам стран в 2005 г., млрд. Долларов сша
- •Группировка экспорта и импорта рф по товарам в торговле со всеми странами за 2005 г., млрд. Долларов сша
- •Распределение европейских стран – партнёров по объёму импорта рф в 2001 г., млн. Долларов сша
- •2.6. Основные показатели таможенной статистики внешней торговли
- •Тема 3. Изучение вариации в статистике
- •Распределение контрактов на импорт сахара белого (код тн вэд
- •17.01.99.1000) По значению контрактной цены за тонну, тыс. Долларов сша
- •По значению контрактной цены за тонну, тыс. Долларов сша
- •По значению контрактной цены за тонну, тыс. Долларов сша
- •3.2. Основные показатели размера вариации, методика их расчёта и интерпретация
- •3.3. Основные показатели формы распределения, их интерпретация
- •Тема 4. Изучение динамики внешнеторговой деятельности
- •4.1. Задачи изучения динамики внешней торговли. Временные
- •Ряды. Формирование информационной базы для изучения динамики
- •Динамика экспорта рф за 1996 – 2006 годы, млрд. Долларов сша
- •4.2. Основные показатели динамики и динамические средние. Их использование в статистике внешней торговли
- •4.3. Изучение тенденций в статистике внешней торговли. Аналитическое выравнивание временных рядов с помощью линейных и нелинейных трендов
- •4.4. Изучение колеблемости в динамике показателей внешней торговли. Основные показатели размера колебаний
- •4.5. Прогнозирование процессов внешней торговли. Оценка прогнозов
- •4.6. Изучение сезонности в статистике внешней торговли. Индексы сезонности. Учет сезонных колебаний при прогнозировании
- •Тема 5. Изучение структуры внешнеторгового оборота
- •5.1. Понятие структуры. Задачи изучения структуры
- •Внешнеторговой деятельности
- •5.2. Показатели простой (одномерной) структуры. Информационная база для построения и изучения структуры внешней торговли
- •Распределение импорта рф по континентам за 2006 г.
- •5.3. Различия структур внешнеторгового товаропотока и направления анализа этих различий
- •Структура оборота внешней торговли рф в 2004 и 2006 гг., %
- •5.4. Сравнительный анализ двух структур внешней торговли. Абсолютные и относительные показатели различия структур
- •Шкала атрибутивных оценок различий структур
- •Тема 6. Индексный анализ в статистике внешней торговли
- •6.1. Особенности натурально-вещественного и стоимостного
- •Учета товаров в статистике внешней торговли
- •6.2. Задачи индексного анализа внешнеторговых товаропотоков. Формирование информационной базы для проведения индексного анализа
- •6.3. Система индексов статистики внешней торговли. Общие принципы построения индексов физического объема, цен и стоимости. Виды индексов
- •6.4. Применение простых и аналитических индексов для изучения несопоставимых товаропотоков
- •6.5. Особенности построения индексов физического объема, средних цен и стоимости по сопоставимым товаропотокам
- •6.6. Анализ влияния структурного фактора на динамику средней цены товара
- •6.7. Анализ влияния ценового фактора на динамику средней цены товара
- •6.8. Построение индексов условий внешней торговли, их интерпретация
- •Тема 7. Статистические методы изучения стохастических связей во внешней торговле
- •7.1. Понятие о статистической и корреляционной связи
- •Признаков
- •7.2. Условия применения и задачи корреляционно- регрессионного анализа. Проблемы его использования для изучения связей во внешней торговле
- •7.3. Построение парного линейного уравнения связи показателей внешней торговли. Оценка его параметров
- •7.4. Показатели тесноты парной линейной зависимости. Их построение и интерпретация
- •7.5. Оценка качества уравнения регрессии и существенности изучаемой связи
- •7.6. Построение парного нелинейного уравнения связи. Прием линеаризации переменных величин
- •7.7. Показатели тесноты парной нелинейной зависимости. Их расчет и интерпретация
- •7.8. Прогнозирование показателей внешней торговли по уравнению регрессии. Оценка прогноза
- •Тема 8. Сопоставимость данных статистического учета экспортно-импортных операций в торговле между странами
- •8.1. Торговый баланс. Показатели торгового баланса
- •8.2. Оборот международной торговли
- •8.3. Причины несопоставимости данных о взаимной торговле между странами
- •8.4. Расчет показателей, оценивающих расхождения данных о взаимной торговле между странами по экспорту и импорту
- •Раздел 2. Специальная таможенная статистика
- •9.2. Цели и задачи специальной таможенной статистики
- •9.3. Статистика таможенных платежей, ее предмет, задачи и значение
- •9.4. Объекты изучения статистики таможенных платежей. Классификация таможенных платежей
- •9.5. Основные источники данных статистики таможенных платежей
- •9.6. Система учета и контроля таможенных платежей
- •9.7. Технология формирования статистики таможенных платежей. Представление данных о перечислении таможенных платежей органам государственного управления
- •9.8. Показатели и основные направления анализа данных статистики таможенных платежей
- •Тема 10. Статистика контроля таможенной стоимости
- •10.1. Предмет и задачи статистики контроля таможенной
- •Стоимости
- •10.2. Первичная учетная документация по контролю таможенной стоимости
- •10.3. Статистический анализ корректировок таможенной стоимости
- •10.4. Основные направления анализа организации и эффективности контроля таможенной стоимости и показатели, их отражающие
- •Тема 11. Статистика таможенных правонарушений
- •11.1. Предмет и задачи статистики таможенных
- •Правонарушений
- •11.2. Особенности этапа наблюдения в статистике таможенных правонарушений. Объекты наблюдения
- •11.3. Статистический учет административных правонарушений. Источники информации
- •11.4. Статистический учет уголовных дел. Источники информации о преступлениях в сфере таможенного дела
- •11.5. Группировки, используемые в статистике таможенных правонарушений. Основные группировочные признаки
- •11.6. Основные показатели статистики таможенных правонарушений
- •11.7. Основные направления анализа данных статистики таможенных правонарушений
- •11.8. Статистический анализ физических лиц, совершивших правонарушения. Основные показатели и направления анализа
- •Тема 12. Статистика иных направлений деятельности таможенных органов
- •12.1. Статистика декларирования
- •12.2. Статистика валютного контроля
- •12.3. Статистика перемещения транспортных средств
- •12.4. Статистика перемещения физических лиц
4.3. Изучение тенденций в статистике внешней торговли. Аналитическое выравнивание временных рядов с помощью линейных и нелинейных трендов
Одной из основных задач изучения динамики процессов внешней торговли является задача выявления тенденций развития этих процессов.
Тенденцию развития любого процесса формируют факторы, условия, которые систематически, в течение длительного периода времени оказывают на него влияние. Таким образом, тенденция динамики связана с действием долговременно существующих, значимых причин и условий развития. По истечении какого-то периода времени эти причины и условия могут измениться и породить уже другую тенденцию развития изучаемого процесса. Поэтому, в разные периоды существования процесса тенденция его развития может быть весьма различной по форме и по степени устойчивости.
Наличие тенденции заметно облегчает задачу предвидения, прогнозирования. Поэтому важно уметь выявить тенденцию, выразить эту тенденцию в аналитической форме – в форме уравнения тренда, оценить тренд и правильно применить его для прогнозирования.
Само понятие тренда как устойчивой, выраженной тенденции развития предполагает способы его выявления. Тренд проявляется при погашении случайных колебаний (отклонений от тренда), которым подвержены уровни любых процессов и явлений, в том числе и внешней торговли.
В наиболее простом виде задачу выявления тенденции решают динамические средние, рассмотренные ранее. Более сложным методом выявления тренда является аналитическое выравнивание, которое позволяет представить тренд в форме уравнения прямой или кривой линии. Для представления процессов внешней торговли наиболее часто используются следующие формы уравнений:
- линейная ;
- гиперболическая ;
- логарифмическая или ;
- степенная ;
- экспоненциальная ;
- параболическая второго порядка и другие,
где t – фактор времени,
a - уровень тренда в период (момент), принятый за начало отсчёта времени (t = 0);
b – средний прирост (константа тренда);
с – квадратический параметр тренда, равный половине ускорения (константа тренда);
k – темп изменения в разах (константа тренда).
Построение тренда основано на применении метода наименьших квадратов (МНК), который минимизирует сумму квадратов отклонений фактических уровней временного ряда от теоретических, полученных по
уравнению тренда:
Прежде всего вводится фактор времени t, как натуральный ряд чисел от 1 до n. Затем определяются параметры тренда a и b по общеизвестным
формулам:
(1) (2).
Для построения линейного тренда указанные формулы упрощаются, если фактор времени t ввести таким образом, чтобы . Тогда форму-
лы для расчёта параметров a и b принимают вид:
При построении нелинейных форм трендов необходимо предварительно провести их линеаризацию, то есть нелинейную форму привести к виду, схожему с линейной формой. Как правило, для этого необходимо прологарифмировать исходную нелинейную функцию и полученные логарифмы обозначить новыми буквенными символами. Например, для построения степенной функции логарифмируем её:
Далее даём логарифмам новые буквенные обозначения и получаем:
,
то есть функцию в виде, схожем с линейной формой. К полученной функции можно применять формулы (1) и (2).
квадратическое отклонение. Размах вариации показывает разницу между наибольшим и наименьшим значениями признака.
Среднее линейное отклонение
для несгруппированных данных, или
для сгруппированных данных, показывает на какую величину в среднем по совокупности индивидуальные значения признака отличаются от его среднего значения.
Среднее квадратическое отклонение
для несгруппированных данных, или