Лекции по "Статистике"

Квадратический коэффициент относительных структурных сдвигов отражает средний относительный прирост удельного веса в процентах, который наблюдался за рассматриваемый период.

Анализ структурных сдвигов во времени

Линейные коэффициенты абсолютных структурных сдвигов называются цепными показателями структурных сдвигов (сцеп), если за сравниваемую структуру принят ряд распределения в отчетный период времени, а за базисную – в предшествующий период.

Цепные показатели структурных сдвигов показывают, на сколько в среднем отличается удельный вес одного структурного элемента в отчетный период времени по сравнению с предшествующим периодом.

С помощью цепных показателей структурных сдвигов рассчитывается средняя величина показателя структурных сдвигов  (сцеп)

 

где n – число периодов наблюдения.

 

 

Изменения в структуре показателя могут быть :

– случайными, если нет четкой тенденции в изменении удельных весов;

– закономерными, когда удельные веса одних элементов структуры устойчиво растут за счет сокращения удельных весов других элементов.

Для определения направленности структурных сдвигов служит коэффициент монотонности (m).

Цепной коэффициент монотонности m  цеп рассчитывается по формуле:

где gцеп рассчитывается так же, как и cцеп, но только для тех элементов, у которых

 

изменение удельных весов сохранило направление по сравнению с предыдущим периодом.

Считается, что структурные сдвиги:

– сохранили направление изменений по сравнению с предыдущим периодом, если m > 0,7;

– изменили направление, если m < 0,3

– случайны, если 0,3 ≤ m ≤ 0,7.

Кроме того, для анализа структурных сдвигов рассчитываются средние значения коэффициентов монотонности в период устойчивой тенденции и по всему периоду.

Аналогичный анализ может быть проведен с использованием базисных показателей структурных сдвигов.

В качестве базисной обычно берется структура в начальный период времени, в качестве сравниваемой – структура за отчетный период. Линейные коэффициенты структурных сдвигов, рассчитанные этим способом, называются базисными показателями структурных сдвигов.

Базисные показатели структурных сдвигов показывают среднее изменение одного элемента структуры по сравнению с исходной структурой в начальный период наблюдений.

При вычислении gбаз в расчет включаются те элементы структуры, изменение которых в соответствующем периоде времени имеет то же направление структурных сдвигов, что и изменение удельного веса данного элемента за весь период наблюдения.

Таким образом, базисные коэффициенты монотонности характеризуют степень соответствия направления структурных сдвигов за период времени с начала наблюдения общей тенденции структурных сдвигов за весь период наблюдения.

Рассчитывается также средний коэффициент монотонности, который характеризует степень закономерности структурных сдвигов в течение всего периода наблюдения.

 

25. Представление данных таможенной статистики внешней торговли на региональном уровне.

Структура выходной информации в региональном разрезе соответствует структуре официальных публикаций на федеральном уровне. Таможенная статистика в региональном разрезе позволяет: иметь реальную картину вклада отдельных субъектов РФ в реализацию и развитие экспортного потенциала страны, а также анализировать восприимчивость отдельных субъектов Федерации к освоению закупок по импорту с целью развития импортозамещающего производства.

В квартальном сборнике содержатся следующие данные о внешней торговле соответствующего региона или субъекта РФ:

- общие итоги;

- итоги внешней торговли по отдельным странам и по группам стран;

- данные об экспорте и импорте по товарным группам в разрезе «товар-страна» и «страна-товар» (на уровне первых четырех знаков ТН ВЭД);

- экспорт-импорт в распределении по бартерным операциям

28. Товары риска и прикрытия. Система управления рисками.

Для начала определим понятие «риск» в сфере таможенного дела.

Риск – это вероятность нарушения таможенного законодательства, связанная с уклонением от уплаты причитающихся таможенных пошлин и налогов.

Товары «риска» – перемещаемые через таможенную границу России товары, в отношении которых существует вероятность нарушения таможенных правил в целях уклонения от уплаты причитающихся таможенных пошлин и налогов.

Товары «прикрытия» – товары, которые с достаточной степенью вероятности могут быть заявлены вместо товаров «риска».

Перечни товаров группы «риска» и группы «прикрытия» доводятся до таможенных органов установленным порядком и обновляются, по крайней мере, один раз в квартал.

Профиль риска – совокупность сведений об области риска, индикаторах риска, а также указаний о применении необходимых мер по предотвращению и минимизации риска. Профили риска: общероссийские, региональные, зональные.

Индикаторы риска – определенные критерии с заданными заранее параметрами, отклонение от которых позволяет осуществить выбор объектов контроля.

Одно из стратегических направлений деятельности таможенной службы Российской Федерации – всемерное содействие развитию внешней торговли через избирательность применяемых форм таможенного контроля. Поэтому принцип выборочности является одним из основополагающих принципов проведения таможенного контроля.

Цель СУР – создание современной системы таможенного администрирования, обеспечивающей осуществление эффективного таможенного контроля, исходя из принципа выборочности, основанного на оптимальном распределении ресурсов таможенной службы РФ на наиболее важных и приоритетных направлениях работы таможенных органов.

В числе основных задач СУР можно выделить следующие:

– создание единого информационного пространства, обеспечивающего функционирование СУР;

– разработка методик по выявлению рисков;

– определение потенциальных и фиксирование выявленных рисков;

– разработка и практическая реализация мер по предотвращению или минимизации рисков.

Элементы СУР:

1) сбор и обработка информации о товарах и транспортных средствах, перемещаемых через таможенную границу РФ;

2) выявление и анализ рисков;

3) разработка и реализация мер по управлению рисками;

4) обобщение результатов принятых мер и подготовка предложений.

В настоящее время в системе таможенных органов ГТК России существуют отдельные разрозненные элементы СУР, для объединения которых в единую систему необходимы:

1) разработка соответствующей нормативно-правовой базы;

2) разработка методики анализа рисков;

3) разработка методики оценки экономической эффективности принимаемых мер по выявлению и минимизации рисков;

4) создание информационной поддержки СУР, включающей в себя базы данных и программные средства для их обработки.

 

 

 

 

35. Анализ вариационных рядов распределения.  

Ряд распределения – это статистический ряд, в котором представлены данные за один период времени. При обработке информации исходные данные могут быть сгруппированы по качественным или по количественным признакам, и тогда мы имеем соответственно атрибутивные или вариационные ряды распределения.

Форма статистических распределений изучаемых показателей может быть разнообразной: в одних случаях значения признака концентрируются возле некоторого центра очень тесно, в других случаях наблюдается значительное рассеивание, хотя средние величины могут быть одинаковыми. Цель вариационного анализа – определение характера рассеивания признака.

Ряд распределения называется вариационным, если в основу группировки его данных положен количественный признак.

Всякий вариационный ряд включает в себя следующие элементы:

1) вариант xi – значение признака в ряду распределения;

2) частота mi, которая показывает, сколько раз данный вариант встречается в ряду распределения;

3) частость (доля, удельный вес, структура) wi = mi/Σmi – показывает, сколько раз частота данного варианта встречается в ряду распределения;

4) интервал h определяет значение признака, лежащее в заданных границах.

Интервалы могут быть равными и неравными.

Для равных интервалов длина определяется по формуле:

где

xmax и xmin – наибольшее и наименьшее значения варианта соответственно;

k – количество интервалов.

Для неравных интервалов длина определяется по формуле:

 

Вариация – это изменчивость признака. Простейший ее показатель – это размах вариации, определяемый по формуле: Rв=xmax–xmin.

Статистика изучает изменения признака относительно средней величины, используя средний положительный размер отклонения относительно средней величины, определяемый по формуле |xi–xср|.

Классификация показателей вариации представлена в таблице 9.7.

Среднее линейное отклонение (d)  применяется для анализа структурных изменений.

Из показателей вариации наиболее важными являются дисперсия и среднее квадратическое отклонение.

Дисперсия (σ2) показывает средний квадрат отклонения от средней величины. Она применяется как база расчетов по выборке и для изучения взаимосвязи, поскольку позволяет раскладывать общую вариацию показателя по факторам, что при анализе взаимосвязей весьма важно. Единственный недостаток – квадратичная размерность в отличие от размерности показателя, что мешает наглядно представить рассеивание вариантов относительно среднего.

Среднеквадратичное (стандартное) отклонение (σ) позволяет наглядно представить «ширину» распределения, поскольку все значения показателя расположены по обе стороны от среднего на расстоянии примерно 3σ. При этом среднеквадратичное отклонение измеряется в тех же единицах, что и анализируемый показатель.

Коэффициент вариации (ν) – относительный показатель, мера устойчивости вариации, отношение стандартного отклонения к средней арифметической. Чем меньше этот коэффициент, тем устойчивее ряд и надежнее все выводы и оценки статистического анализа.

Меры вариации (среднеквадратическое отклонение и коэффициент вариации) изучаются вместе. Они показывают средний размер отклонения от средней величины (среднеквадратическое отклонение – в именованных единицах, а коэффициент вариации – в процентах). Считается, что:

– вариация слабая, если ν ≤ 10%;

– вариация умеренная, если 10% < ν < 30%;

– вариация существенная, если ν ≥ 30%.

Если вариация слабая или умеренная, то ряд считается устойчивым, а выводы статистического анализа на основе этого ряда – достаточно надежными.

Если вариация существенная, то принято считать, что использовать результаты анализа некорректно, так как исследуемая совокупность неоднородна.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

26. Анализ сопоставимости данных таможенной статистики внешней торговли.

Таможенная статистика внешней торговли ведется в соответствии с методологией, обеспечивающей сопоставимость данных торговли между Россией и ее внешнеторговыми партнерами. Главная цель Методологии таможенной статистики внешней торговли России дать концепции и определения для формирования статистики внешней торговли. Основные задачи, решаемые Методологией: сбор, обработка и публикация данных о внешней торговле, изучение процессов, происходящих во внешней торговле страны, проведение сопоставительного анализа данных о торговле России с государствами – внешнеторговыми партнерами.

Методология определяет основные термины таможенной статистики внешней торговли (таможенная территория, таможенная граница, транспортные средства, товары, российские товары, иностранные товары и другие). Все термины даны в полном соответствии с Таможенным кодексом России.

Сведения, содержащиеся в грузовых таможенных декларациях (ГТД), являются единственным источником данных при формировании таможенной статистики внешней торговли.

Для классификации и кодирования товаров в ГТД применяется Товарная номенклатура внешнеэкономической деятельности России.

Из ГТД для формирования таможенной статистики внешней торговли РФ используются следующие показатели: отчетный период; направление товаропотока (ввоз или вывоз); страна происхождения; страна назначения; торгующая страна; страна отправления; статистическая стоимость; код и наименование товара; вес нетто; вес брутто; количество товара в дополнительных единицах измерения; код и наименование дополнительных единиц измерения; характер сделки; таможенный режим; особенность декларирования товара; специальная таможенная процедура; регион (республика, край, область, автономный округ и т.д.).