- •Введение
- •1. Предмет, задачи и организация таможенной статистики
- •1.1. Статистика как наука
- •1.2. Роль и место таможенной статистики в системе статистических дисциплин
- •1.3. Предмет, задачи таможенной статистики
- •1.4. Структура таможенной статистки
- •1.5. Организация современной таможенной статистики в фтс России
- •Контрольные вопросы по главе 1.
- •1. МетодологиЯ таможенной статистики в таможенном союзе
- •2.1. Цель методологии таможенной статистики внешней торговли
- •2.2. Источники формирования
- •2.3. Сфера охвата данных
- •2.4. Границы сферы статистического наблюдения
- •2.5. Система учета
- •2.6. Товары, подлежащие учету
- •2.7. Товары, не подлежащие учету
- •2.8. Классификация товаров
- •2.9. Основные показатели
- •2.10. Стоимостная оценка товаров
- •2.11. Распространение данных
- •2.12. Конфиденциальность информации
- •2.13. Обеспечение сопоставимости данных
- •Контрольные вопросы по главе 2
- •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
- •3.2. Основные показатели размеров вариации, их интерпретация
- •3.3. Изучение формы распределения единиц совокупности. Основные показатели формы распределения
- •3.4. Оценка существенности показателей формы распределения
- •Контрольные вопросы по главе 3
- •4. Статистические методы изучения стохастических связей во внешней торговле
- •4.1. Понятие о стохастической (статистической) и корреляционной связи.
- •4.2. Условия применения и задачи корреляционно-регрессионного анализа. Проблемы его применения для изучения связей во внешней торговле
- •4.3. Парный регрессионный анализ
- •4.4. Показатели тесноты парной линейной зависимости и их интерпретация
- •4.5. Оценка значимости уравнения регрессии
- •4.6. Точечный и интервальный прогноз по уравнению линейной регрессии
- •4.7. Построение парного нелинейного уравнения, метод линеаризации.
- •Контрольные вопросы по главе 4
- •Тема 5. Изучение динамики внешнеторговых товаропотоков
- •5.1. Задачи изучения динамики внешнеторговых товаропотоков. Временные ряды в статистике внешнеторговых товаропотоков
- •5.2. Основные показатели изменения уровней ряда
- •5.3. Изучение тенденций в статистике внешней торговли. Аналитическое выравнивание временных рядов
- •5.4. Измерение устойчивости в динамике товаропотоков
- •5.5. Изучение сезонности в статистике внешней торговли. Индексы сезонности и индексы сезонной волны.
- •Контрольные вопросы по главе 5
- •Тема 6. Индексный анализ внешней торговли
- •6.1. Особенности стоимостного учета товаров в статистике торговли
- •6.2. Задачи индексного анализа внешней торговли
- •6.3. Система индексов внешней торговли
- •6.4. Применение простых и аналитических индексов для изучения несопоставимых товаропотоков
- •6.5. Применение простых и аналитических индексов для изучения сопоставимых товаропотоков
- •6.6. Анализ влияния структурного фактора на динамику средней цены товара.
- •6.7. Построение индексов условий внешней торговли и их интерпретация
- •5.9. Методология исчисления системы индексов внешней торговли, на основе данных таможенной статистики
- •Контрольные вопросы по главе 6
- •7. Изучение структуры внешней торговли
- •7.1. Понятие структуры, задача изучения структуры внешней торговли.
- •7.2. Информационная база для построения и изучения структуры внешней торговли. Показатели доли.
- •7.3. Показатели изменения структуры внешней торговли во времени и их интерпретация
- •Контрольные вопросы по главе 7
- •8. Специальная таможенная статистика
- •8.1. Предмет и задачи специальной таможенной статистики
- •8.2 Статистика таможенных платежей
- •8.3. Статистика валютного контроля
- •8.4. Статистика таможенных правонарушений
- •Контрольные вопросы по главе 8
- •Заключение
- •Литература
3.3. Изучение формы распределения единиц совокупности. Основные показатели формы распределения
Окончательные выводы об однородности совокупности, о типичности среднего значения признака можно сделать, лишь изучив форму распределения единиц совокупности по значению варьирующего признака. При изучении формы распределения ее сравнивают с эталонной формой. В качестве эталонной формы чаще всего рассматривают распределение по эталонному закону.
Основные характеристики закона распределения:
Коэффициент асимметрии позволяет судить о скошенности изучаемого распределения по сравнению с эталонным:
Если фактическое распределение скошено вправо, то асимметрия положительна и называется правосторонней. Если наоборот, то левосторонней.
Правостороння асимметрия говорит о том, что в совокупности имеется достаточно много единиц с завышенным значением признака. Левосторонняя – о преобладании единиц с заниженным значением признака.
Для примера, представленного в табл. 3.4
величина коэффициента асимметрии положительная, следовательно в совокупности среднеконтрактных цен на пшеницу преобладают контракты с завышенными ценами.
Эксцесс позволяет ценить форму экстремума (вершины) распределения.
Эксцесс нормального распределения = 3. В случае, если распределение имеет пологую вершину, эксцесс отрицательный. При острой вершине эксцесс положительный.
Для примера, представленного в табл. 3.4
величина эксцесса отрицательная, следовательно, распределение среднеконтрактных цен на пшеницу имеет пологую вершину.
3.4. Оценка существенности показателей формы распределения
По значениям коэффициента асимметрии и эксцесса можно судить о близости изучаемого распределения по форме к эталонному, т.е. к распределению по нормальному закону. Для этого выполняется оценка существенности коэффициента асимметрии и эксцессов следующим образом: принимается гипотеза о распределении. Гипотеза заключается в предположении, что фактическое распределение подчиняется нормальному закону распределения. Проверка гипотезы заключается в том, чтобы на основании сравнения фактических частот с теоретическими сделать вывод о соответствии фактического распределения эталонному. Проверяемая гипотеза формулируется следующим образом: фактические частоты соответствуют теоретическим частотам. Эта гипотеза называется нулевой (H0).
Н0 : fф = fт
Проверка гипотезы может проводиться с помощью критерия Стьюдента (t-критерий).
При большом числе единиц совокупности N > 25 критическое значение t-критерия определяется по таблице значений интервала вероятности.
При небольшом числе совокупности N ≤ 25 – по таблице значений t-критерия.
При достаточно большом числе единиц совокупности значение критерия Стьюдента = 3, а уровень вероятности достигает почти 100%. Если фактическое значение критерия Стьюдента больше критического значения, то нулевая гипотеза отвергается, а если наоборот, то принимается.
Критическое значение – максимальное значение t-критерия, при котором нулевая гипотеза принимается, т.е. делается вывод о том, что вариация признака случайна, а различия фактического распределения от теоретического не существенно.
Чтобы определить фактическое значение критерия Стьюдента рассчитывается ошибка коэффициента асимметрии и эксцесса.
Если n 100, ошибка коэффициента асимметрии рассчитывается как
.
Для примера, представленного в табл. 3.4
Табличное значение коэффициента Стьюдента можно определить с использованием функции MS Excel СТЬЮДРАСПОБР(0,05;16) равное 2,11. Поскольку фактическое значение коэффициента Стьюдента больше табличного, то нулевая гипотеза о том, что распределение распределение среднеконтрактных цен на пшеницу не подчиняется нормальному закону отвергается.
Ошибка коэффициента эксцесса.
Если n < 100, то
Если n 100, то
Фактическое значение коэффициента Стьюдента для анализа ошибки эксцесса:
Для примера, представленного в табл. 3.4
Определив табличное значение коэффициента Стьюдента с использованием функции MS Excel СТЬЮДРАСПОБР(0,05;16) равным 2,11 можно сделать вывод о том, что поскольку фактическое значение коэффициента Стьюдента 0,91 меньше табличного, то нулевая гипотеза о том, что распределение среднеконтрактных цен на пшеницу не подчиняется нормальному закону отвергается.