TamogStat

Для более подробного изучения внешней торговли указанные четыре показателя недостаточны. Их необходимо дополнить показателями струк- туры внешней торговли, например, удельным весом (долями) экспорта или импорта в общем объёме внешнеторгового оборота, долями той или иной товарной группы в объёмах экспорта или импорта, долями той или иной страны в общем объёме внешнеторгового оборота и т.д. Система показате- лей внешней торговли будет неполной, если в ней не будут отражены ин- дексные показатели. Например, индексы стоимости, физического объёма и цен внешней торговли, а также индексы, отражающие условия внешней торговли страны, такие как индексы общих условий торговли, индексы ре- альных условий торговли, индексы покупательной способности экспорта и др. Важное значение в статистике внешней торговли имеют средние вели- чины, которые также являются обобщающими характеристиками изучае- мой совокупности, прежде всего это средние цены конкретных товаров, средние объёмы, приходящиеся на единицу совокупности и т.п.

Для решения специальных задач в таможенной статистике внешней торговли используются специальные виды статистических показателей, такие как абсолютные и относительные показатели размеров вариации, по- казатели формы распределения, центра распределения, показатели дина- мики, колеблемости, показатели тесноты и силы связи, аппроксимации и др. При анализе внешней торговли важное значение имеет комплексный подход к формированию системы показателей, в которую должны быть включены разные виды показателей. Их сочетание резко расширяет анали- тические возможности каждого показателя в отдельности и системы в це- лом.

ТЕМА 3. ИЗУЧЕНИЕ ВАРИАЦИИ В СТАТИСТИКЕ ВНЕШНЕЙ ТОРГОВЛИ

3.1. Задачи изучения вариации в статистике внешней торговли. Ряды распределения, их виды, порядок построения и графического отображения

30

Методы анализа вариации (вариационных рядов распределения) в ТС внешней торговли в основном используются для:

1)анализа закономерностей формирования цен на товары;

2)решения вопросов о типичности средней контрактной цены на конкретный товар;

3)решения вопросов об однородности совокупности контрактов по значению контрактных цен;

4)выявления формы распределения контрактов по величине кон- трактной цены;

5)определения тех контрактов, цены по которым являются аномаль- ными для изучаемой совокупности контрактов.

Указанные вопросы также необходимо решать в тех случаях, когда во внешней торговле изучаются связи статистического характера и для их изучения применяются методы корреляционного и регрессионного анализа (подробнее см. тему «Статистические методы изучения стохастических связей во внешней торговле», лекции 9,10).

Рядом распределения называется перечневая таблица, в которой при- ведён перечень объектов (единиц совокупности) и указаны значения изу- чаемого признака у каждой из них. Если объекты (единицы совокупности) располагаются в порядке убывания или возрастания значений признака, ряд распределения называют ранжированным. При большом объёме сово- купности ряд распределения удобнее представлять в сгруппированном ви- де – в виде вариационного ряда. Вариационный ряд – это таблица, в под- лежащем которой выделены группы по значению варьирующего признака,

ав сказуемом указано число единиц в каждой группе (частоты), или их число в процентах к итогу (частости). При этом интервалы вариационного ряда должны быть равны по величине, а распределение частот (частостей) должно носить моновершинный характер. Вариационный ряд представлен

втаблице 5.

31

Таблица 5

Распределение контрактов на импорт сахара белого (код ТН ВЭД 17.01.99.1000) по значению контрактной цены за тонну,

тыс. долларов США

Группы контрактов по значению цены на сахар бе-	Число контрактов в % к итогу, f
лый, тыс. долларов за тонну, х
До 0,27	16,7
0,27 – 0,35	38,8
0,35 – 0,43	27,8
0,43 и выше	16,7
Итого	100,0

Форма вариационного ряда компактна, удобна и позволяет провести анализ вариации цен полно и точно.

Вариационный ряд можно отобразить графически с помощью гисто- граммы (рис.1) или полигона распределения (рис2).

35

30

25

20

15

10

5

0,0	0,19	0,27	0,35
				0,43		0,51

Рис. 1 Распределение контрактов на импорт сахара белого

по значению контрактной цены за тонну, тыс. долларов США

32

Число кнтрактовв % к итогу

45

40

35

30

25

20

15

10

5

0

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

Цена за тонну, тыс. долларов США

f

Рис. 2 Распределение контрактов на импорт сахара белого

по значению контрактной цены за тонну, тыс. долларов США

3.2. Основные показатели размера вариации, методика их расчёта и интерпретация

Для ответов на вопросы о типичности среднего значения изучаемого признака и об однородности совокупности по значениям признака, необ- ходимо рассчитать показатели размера вариации. К абсолютным показате- лям размера вариации относятся: размах вариации, среднее линейное от-

клонение и

среднее

квадратическое отклонение.

Размах вариации

Rx = xmax − xmin

показывает разницу между наибольшим и наименьшим зна-

∑

x −

чениями признака. Среднее линейное отклонение lx =

x

для несгруп-

n

∑

x −

* f

пированных данных, lx =

x

для сгруппированных данных, показы-

∑f

вает на какую величину в среднем по совокупности индивидуальные зна- чения признака отличаются от его среднего значения. Среднее квадратиче-

33

							∑(x −		)2
	ское	отклонение				σ x =		x		для несгруппированных данных,
							n
		∑(x −		)2 * f
	σ x =		x			для сгруппированных данных является одним из важ-
		∑f

нейших показателей размера вариации и объясняется так же как и среднее линейное отклонение. К относительным показателям размера вариации от- носятся: относительный размах вариации, относительное линейное откло- нение и коэффициент вариации. Эти показатели рассчитываются как от- ношение соответствующих абсолютных показателей вариации к среднему значению признака.

KR	=	Rx			- относительный размах вариации, Kl	=	lx			- относительное
			x					x

линейное отклонение и	Vx	=	σ x
				x

- коэффициент вариации. Относительные

показатели вариации, как правило, выражаются в процентах и позволяют сравнивать размер вариации разных признаков. По абсолютным показате- лям вариации такой сравнительный анализ невозможен. Важнейшим отно- сительным показателем является коэффициент вариации. По его значению судят об однородности совокупности. Если величина коэффициента ва- риации не превышает 30%, делается вывод об однородности совокупности по значению изучаемого признака. Если величина коэффициента вариации заключена в интервале от 30% до 60-70%, делается вывод о достаточной однородности совокупности, но в её составе могут присутствовать едини- цы с аномальными значениями признака, которые вызывают неоднород- ность совокупности. Если такие единицы удалить из совокупности, остав- шаяся её часть станет однородной. Если же коэффициент вариации по ве- личине превышает 60-70%, то делается вывод о неоднородности изучае- мой совокупности.

3.3. Основные показатели формы распределения, их интерпретация

34

Для ответа на вопрос, контракты с какими аномальными значениями признака (большими или малыми) присутствуют в изучаемой совокупно- сти, необходимо рассмотреть форму распределения. Форма конкретного распределения сопоставляется с формой эталонного распределения. Чаще всего в качестве эталонного распределения рассматривается распределение по нормальному закону. Это абсолютно симметричное по форме распреде- ление, коэффициент асимметрии которого равен нулю. Коэффициент асимметрии характеризует скошенность, несимметричность изучаемого распределения по сравнению с распределением по нормальному закону. Коэффициент асимметрии строится на основании центрального момента третьего порядка, т.е. на отклонениях от средней величины признака в третьей степени:

	∑(x −		)3
As =		x		:σ	3	для	несгруппированных	данных,	или

n

As = ∑(x − x )3 f :σ 3 для сгруппированных данных. Асимметрия изучаемого

∑f

распределения сравнивается с асимметрией нормального распределения, т.е. с нулём.

Если изучаемое распределение имеет положительную асимметрию ( As > 0 ), она называется правосторонней и говорит о том, что в совокупно- сти имеются единицы с сильно завышенными значениями признака по сравнению с основной массой единиц совокупности. Для получения одно- родной по значениям изучаемого признака совокупности эти единицы не- обходимо изъять (отсеять).

Если асимметрия изучаемого распределения отрицательна ( As < 0 ), она является левосторонней и говорит о том, что в совокупности есть еди- ницы с сильно заниженными значениями признака. Эти единицы подлежат изъятию для получения однородной совокупности.

35

ТЕМА 4. ИЗУЧЕНИЕ ДИНАМИКИ ВНЕШНЕТОРГОВОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

4.1. Задачи изучения динамики внешней торговли. Временные ряды. Формирование информационной базы для изучения динамики

Изучение динамики показателей внешней торговли и построение прогнозов их развития – одна из основных задач, изучение которых необ- ходимо для выработки управленческих решений. Без учёта прогнозов объ- ёмов экспорта и импорта (как в целом, так и по товарным группам, стра- нам-контрагентам и т.д.) нельзя обоснованно определять сумму таможен- ных платежей, поступающих в бюджет. Не изучив динамику прохождения важнейших грузов через конкретный таможенный орган, сезонные и конъюнктурные колебания товаропотоков, невозможно определить опти- мальную численность сотрудников таможенного органа, его организаци- онную структуру и необходимое техническое оснащение. В силу указан- ных причин анализ динамики следует проводить на всех уровнях от феде- рального до конкретной таможни.

Статистические методы анализа динамики позволяют решать множе- ство задач, в том числе:

1.Изучить закономерности развития явлений и процессов внешней торговли во времени.

2.Выявить тенденции развития процессов и явлений.

3.Дать аналитическое описание выявленных тенденций в виде урав- нения прямой или кривой линии.

4.Изучить колеблемость уровней временных рядов показателей внешней торговли и дать ей количественную оценку.

5.Выполнить прогнозы показателей внешней торговли на ближай- шую перспективу по выявленным тенденциям.

6.Дать вероятностную оценку прогнозов с учётом колебаний уров- ней временных рядов.

36

7.Изучить сезонные, циклические и другие колебания внешнеторго- вых товаропотоков и дать им количественную оценку.

8.Учесть сезонные и другие колебания в прогнозах показателей внешней торговли, подверженных сезонности или цикличности и другие задачи.

Информационной базой для изучения динамики и прогнозирования служат временные ряды. Временной ряд – это таблица, в которой приво- дятся отрезки или моменты времени и значения показателя внешней тор- говли, сформировавшегося за указанные временные характеристики.

Выбор интервала или момента времени зависит от целей исследова- ния. В таможенной статистике они, в большинстве случаев, регламентиро- ваны нормативными документами. Чаще всего это декада, месяц, квартал или год. Моментные временные ряды в статистике внешней торговли ис- пользуются редко.

При изучении динамики к исходной информации предъявляются оп- ределённые требования.

Первое требование – сопоставимость уровней временного ряда. Со- поставимость уровней достигается в результате одинакового подхода к на- блюдению на разных этапах формирования временного ряда: изучаемая категория должна быть определена одинаково, учитываться или рассчиты- ваться по одной и той же методике, выражаться в одних и тех же единицах измерения, охватывать одну и ту же территорию.

Второе требование – полнота составляющих временной ряд уровней.

Вних не должно быть пропусков.

Третье требование – равенство промежутков (отрезков) времени, за которые приводятся уровни ряда.

Четвёртое требование – число наблюдений (уровней) должно быть достаточно большим. Считается, что прогнозировать можно по временно- му ряду, содержащему не менее 6 уровней. Чем длиннее период, охваты-

37

ваемый временным рядом, тем точнее можно выявить тенденцию развития процесса и получить его прогноз.

Примером временного ряда показателя внешней торговли может служить временной ряд экспорта РФ.

				Таблица 6
Динамика экспорта РФ за 1996 – 2006			годы, млрд. долларов США
	Годы		Экспорт
	1996		85,2
	1997		85,1
	1998		71,3
	1999		72,9
	2000		103,0
	2001		100,0
	2002		106,7
	2003		133,7
	2004		181,6
	2005		241,2
	2006		301,5
	2007		352,5

Для наглядной характеристики динамики явления используются графики временных рядов. См. рис. 3.

38

		Динамика экспорта РФ, млрд. долл. США
400
350
300
250
.США
200
Млрддолл.
150
100
50
0
1994	1996	1998	2000	2002	2004	2006	2008
				Годы
	Рис. 3. Динамика экспорта РФ, млрд. долларов США

4.2. Основные показатели динамики и динамические средние. Их использование в статистике внешней торговли

Показатели динамики подразделяются на абсолютные и относитель- ные. К абсолютным показателям динамики относится абсолютный прирост (изменение). Он рассчитывается как разность данного уровня временного ряда и более раннего уровня ряда d = yn − y p . Если р – предыдущий уровень

( р=n-1), то прирост называется цепным, если р – исходный уровень ряда (р=1), то прирост называется базисным.

Абсолютный прирост показывает, на какую величину данный уро- вень временного ряда отличается от более раннего уровня.

Между цепными и базисными приростами имеется связь: сумма цеп- ных абсолютных приростов равна базисному приросту последнего уровня:

n

∑diц =dnб .

i=1

Второй показатель – это абсолютное ускорение. Абсолютное ускоре- ние показывает, на какую величину цепной прирост за данный отрезок

39