- •1. Таможенная статистика: ее цель, предмет и методологическая основа.
- •2.Правовая и нормативная база таможенной статистики
- •3.Основные разделы и направления таможенной статистики
- •4. Организация таможенной статистики в России.
- •5.Организация таможенной статистики взаимной торговли стран-участниц тс.
- •6.Задачи таможенной статистики внешней торговли.
- •7. Сфера охвата данных таможенной статистики внешней торговли и границы статистического наблюдения.
- •Решение Комиссии Таможенного союза от 28 января 2011 г. № 525 “о Единой методологии ведения таможенной статистики внешней торговли и статистики взаимной торговли государств - членов Таможенного союза”
- •8. Источники формирования таможенной статистики внешней торговли.
- •9.Системы учета торговли товарами в таможенной статистике внешней торговли.
- •10. Товары, не учитываемые в таможенной статистике внешней торговли.
- •11. Система показателей таможенной статистики внешней торговли
- •12. Стоимостной и количественный учет товаров в таможенной статистике внешней торговли.
- •Количественный учет товаров
- •13. Статистическая стоимость товаров.
- •14. Классификаторы, используемые в таможенной статистике внешней торговли. Классификация товаров
- •15.Распространение данных таможенной статистики внешней торговли. Пользователи информации по таможенной статистике.
- •16.Официальные публикации по таможенной статистике внешней торговли.
- •17. Конфиденциальная информация и ее отражение в таможенной статистике внешней торговли рф. Конфиденциальность информации
- •18. Обеспечение сопоставимости данных о взаимной торговле России со странами-партнерами
- •19. Учет товаров во взаимной торговле (статистическая декларация)
- •21. Выходные формы статистической отчетности по региональной таможенной статистике
- •22. Основные направления специальной таможенной статистики, ее организация и нормативная база.
- •23. Цель, задачи и объекты изучения статистики таможенных платежей.
- •24. Система первичных показателей и признаков, учет и формы статистической отчетности по статистике таможенных платежей.
- •25. Цель, задачи и объекты изучения статистики валютного контроля.
- •26. Система первичных показателей и признаков статистики валютного контроля. Формы статистической отчетности
- •27. Цель, задачи и объекты изучения статистики таможенных правонарушений.
- •28. Правовая база, первичные документы и система первичных показателей и признаков статистики таможенных правонарушений
- •29. Учет и формы статистической отчетности по административным правонарушениям.
- •30. Учет и формы статистической отчетности по таможенным преступлениям
- •37. Индивидуальные индексы и особенности их исчисления в таможенной статистике.
- •38. Агрегатные индексы постоянного и переменного состава.
- •40. Вариационные ряды распределения и их использование в анализе цен
- •41. Показатели вариации и дифференциации цен Показатели вариации
- •Абсолютные показатели вариации включают:
- •43. Методы выявления взаимосвязи.
- •44. Количественная оценка тесноты связи
Абсолютные показатели вариации включают:
размах вариации
среднее линейное отклонение
дисперсию
среднее квадратическое отклонение
43. Методы выявления взаимосвязи.
Методы взаимосвязи.. 5
1. Аналитические группировки. 5
2. Метод параллельных рядов. 6
3. Балансовый метод. 7
4. Корреляционно-регрессионный анализ
44. Количественная оценка тесноты связи
При изучении корреляционной связи важным направлением анализа является оценка степени тесноты связи. Понятие степени тесноты связи между двумя признаками возникает вследствие того, что в реальной действительности на изменение результативного признака влияют несколько факторов. При этом влияние одного из факторов может выражаться более заметно и четко, чем влияние других факторов. С изменением условий в качестве главного, решающего фактора может выступать другой. При статистическом изучении взаимосвязей, как правило, учитываются только основные факторы. А вопрос необходимо ли вообще изучать более подробно данную связь и практически ее использовать, решается с учетом степени тесноты связи. Зная количественную оценку тесноты корреляционной связи, таким образом, можно решить следующую группу вопросов:
1) необходимо ли глубокое изучение данной связи между признаками и целесообразно ли ее практическое применение;
2) сопоставляя оценки тесноты связи для различных условий, можно судить о степени различий в ее проявлении в конкретных условиях;
3) последовательное рассмотрение и сравнение признака у с различными факторами (х1, х21, …) позволяет выявить, какие из этих факторов в данных конкретных условиях являются главными, решающими факторами, а какие второстепенными, незначительными факторами;
Показатели тесноты связи должны удовлетворять ряду основных требований:
1) величина показателя степени тесноты связи должна быть равна или близка к нулю, если связь между изучаемыми признаками (процессами, явлениями) отсутствует;
2) при наличии между изучаемыми признаками (х и у) функциональной связи величина степень тесноты связи равна единице;
3) при наличии между признаками (х и у) корреляционной связи показатель тесноты связи выражается правильной дробью, которая по величине тем больше, чем теснее связь между изучаемыми признаками (стремится к единице);
4) при прямолинейной корреляционной связи показатели тесноты связи отражают и направление связи: знак (+) означает наличие прямой (положительной) связи; а знак (-) – обратной (отрицательной). Для характеристики степени тесноты корреляционной связи могут применяться различные статистические показатели: коэффициент Фехнера (КФ), коэффициент линейной (парной) корреляции (r’), коэффициент детерминации, корреляционное отношение ( ), индекс корреляции, коэффициент множественной корреляции (R), коэффициент частной корреляции (r’) и др. В данном вопросе рассмотрим коэффициент линейной корреляции (r) и корреляционное отношение ( ). Более совершенным статистических показателем степени тесноты корреляционной связи является линейный коэффициент корреляции (r), предложенный в конце XIX в. При расчете коэффициента корреляции сопоставляются абсолютные значения отклонений индивидуальных величин факториального признака х и результативного признака у от их средних, т.е. и . Однако непосредственно сопоставлять между собой эти полученные результаты нельзя, т.к. признаки, как правило, выражены в различных единицах и даже при наличии одинаковых единиц измерения будут иметь различные по величине средние и различные вариации. В этой связи сравнению подлежат отклонения, выраженные в относительных величинах, т.е. в долях среднего квадратического отклонения (их называют нормированными отклонениями).