Форма 2-загрузка «Отчет о показателях фактической загруженности таможенных органов» — ежемесячная 4 страница

- отчетный период;

- направление товаропотока (ввоз или вывоз);

- страна происхождения при ввозе;

- страна назначения при вывозе;

- статистическая стоимость и т.д.

Все эти признаки – составная часть заполняемых пунктов ГТД. В целях единообразного заполнения грузовых таможенных деклараций изданы специальные Инструкции по заполнению ГТД, кроме того, для заполнения ГТД существуют специальные классификаторы, применение которых делает возможной автоматизированную обработку первичных данных статистического наблюдения.

Основные требования, предъявляемые к статистическому наблюдению:

– полнота статистических данных, т.е. полнота охвата единиц изучаемой совокупности, сторон того или иного явления, полнота охвата во времени;

– достоверность и точность данных;

– единообразие и сопоставимость данных.

В зависимости от задач статистического исследования и характера изучаемого явления учет фактов можно производить:

– непрерывно, т.е. систематически, постоянно охватывая все факты по мере их возникновения (текущее наблюдение);

– регулярно, но не постоянно, а через определенные промежутки времени (периодическое наблюдение).

С точки зрения полноты охвата фактов различают:

– сплошное статистическое наблюдение – полный учет всех единиц изучаемой совокупности;

– несплошное наблюдение – учет части единиц совокупности, на основе которой можно получить обобщающую характеристику всей совокупности.

Статистическое наблюдение за перемещением товаров через государственную границу РФ носит непосредственный, непрерывный и сплошной характер. Местом статистического наблюдения являются таможенные органы РФ, время статистического наблюдения определяется как период, в течение которого имели место зарегистрированные факты перемещения товаров.

В статистике можно выделить следующие формы статистического наблюдения:

1) статистическая отчетность, когда необходимые данные получают в виде отчетных документов, утвержденных установленным порядком;

2) специально организованное статистическое наблюдение.

Статистическая отчетность характеризуется строгой регламентацией и относительной стабильностью (например, грузовая таможенная декларация), а специально организованное статистическое наблюдение не носит систематического характера и осуществляет сбор данных, отсутствующих в статистических отчетах.

2.2. Обработка информации

Данные, получаемые в результате статистического наблюдения, малопригодны для анализа. Необходима обработка информации, то есть ее сжатие и представление в удобном для расчетов виде.

Существует два приема сжатия информации: сводка и группировка.

Сводка – это сокращение объема информации путем ее суммирования.

Фактически сводка включает в себя:

1) систематизацию, обработку и подсчет групповых и общих итогов;

2) группировку данных статистических наблюдений в соответствии с разработанной системой показателей для характеристики групп.

Рассмотрим следующий пример.

Известно, что 4 таможенных поста и 5 отделов таможенного оформления и таможенного контроля (ОТО и ТК) таможни занимаются оформлением грузовых таможенных деклараций (ГТД). Рассматривая итоги по декларированию товаров этими структурными подразделениями таможни, не имеет смысла рассматривать весь массив ГТД. Достаточно составить сводку о количестве оформленных ГТД в разрезе структурных подразделений таможни:

таможенный пост «А» – 250 ГТД;

таможенный пост «Б» – 286 ГТД;

таможенный пост «С» – 320 ГТД;

таможенный пост «Д» – 192 ГТД;

ОТО и ТК № 1 – 148 ГТД;

ОТО и ТК № 2 – 47 ГТД;

ОТО и ТК № 3 – 216 ГТД;

ОТО и ТК № 4 – 115 ГТД;

ОТО и ТК № 5 – 79 ГТД;

итого по таможне – 1653 ГТД.

Имея изначально огромный декларационный массив, мы сгруппировали исходные данные по структурным подразделениям, а затем рассчитали итоги декларирования за отчетный месяц в целом по таможне.

Группировка – это расчленение элементов статистической совокупности на группы по какому-либо признаку, принимаемому за основу образования группировки.

Например, все страны – партнеры России по внешней торговле могут быть представлены в виде двух групп – страны СНГ и страны Дальнего Зарубежья.

Результаты статистических наблюдений и сводок представляются в основном в виде статистических таблиц и графиков, с помощью которых обеспечивается рациональное использование представленных статистических данных.

2.3. Статистический анализ

Продуктивное использование данных таможенной статистики внешней торговли возможно только при условии проведения всестороннего анализа этих данных. При этом необходимо учитывать не только внешние политические и экономические факторы, но и внутренние процессы, особенно происходящие в тех отраслях национальной экономики, которые ориентированы на внешнеэкономические связи.

В зависимости от методов, используемых для анализа статистических данных, можно выделить следующие аналитические задачи, решаемые таможенной статистикой:

1) анализ структуры изучаемых объектов;

2) анализ и прогнозирование динамики;

3) изучение влияния одного или нескольких факторов на объект (дисперсионный анализ);

4) исследование тесноты и формы связи изучаемого показателя и факторов, влияющих на него (корреляционно-регрессионный анализ);

5) оценка изменений объекта во времени или в пространстве, используя индексный метод.

Для корректного решения этих задач необходимо в полной мере владеть соответствующими методами статистического анализа. Однако, помимо этих методов существуют так называемые простейшие приемы статистического анализа, к которым относятся:

– статистические таблицы;

– графики;

– исчисление абсолютных и относительных величин;

– расчет средних величин.

Статистические таблицы – это форма наглядного изложения статистических данных в виде совокупности графо-клеток, образующихся пересечением вертикальных и горизонтальных линий.

Каждая таблица должна иметь заголовок, при необходимости таблицы нумеруются. Заголовок – это краткое название таблицы, отражающее ее содержание.

Таблицы могут быть простые, групповые и комбинированные.

Простые таблицы содержат перечень отдельных единиц изучаемой совокупности.

Групповые таблицы содержат группировку единиц наблюдения по какому-либо признаку (количественному или качественному).

Комбинационные таблицы содержат группировки единиц наблюдения не по одному, а по двум и более признакам одновременно.

Таблицы предоставляют возможность:

– рассматривать совместно изолированные статистические данные;

– производить наглядное сопоставление данных;

– устанавливать взаимозависимость анализируемых показателей;

– выявлять закономерности изучаемых явлений.

Требования, предъявляемые к оформлению и составлению таблиц:

– краткость – не следует загружать таблицу излишними подробностями, затрудняющими анализ;

– наличие заголовка, отражающего:

1) круг рассматриваемых вопросов;

2) территориальные границы рассматриваемой совокупности;

3) период времени, за который приведены данные;

4) круг единиц измерения, если они одинаковы для всех графо-клеток (или единицы должны указываться для каждой строки или графы отдельно);

– нумерация граф;

– краткость, точность и ясность заглавий строк и граф;

– логический порядок расположения приводимых признаков; обычный принцип размещения – от частного к общему (то есть итоги приводят в конце); если приводятся не все слагаемые, а только наиболее важные из них, то сначала показываются общие итоги, а затем выделяются важные части («в том числе», «из них»); следует различать «итого» (итог для определенной части совокупности) и «всего» (итог для всей совокупности в целом);

– размещение сопоставляемой информации по возможности рядом;

– при необходимости – наличие примечаний, в которых указываются источники данных, даются другие необходимые пояснения и оговорки;

– применение условных обозначений: «–», если явление отсутствует, или «X», если явление не имеет осмысленного содержания;

– округление чисел производится с одинаковой степенью точности (до 0,1, до 0,01 и т.д.);

– проценты роста от 300 и более заменяют отношениями в разах («в 3 раза» и далее).

В качестве примера можно рассмотреть таблицу 2.1 (см. Приложение).

В этой комбинационной таблице данные сгруппированы, во-первых, по отчетным периодам времени – по годам, во-вторых, по признаку принадлежности к экспортным или импортным операциям. Рассчитан общий итог по каждому интервалу времени.

Таблица имеет номер 2.1, где 2 – порядковый номер главы, 1 – порядковый номер самой таблицы в этой главе.

В заголовке таблицы отражены: круг рассматриваемых вопросов – «итоги декларирования по режимам, учитываемым таможенной статистикой внешней торговли»; территориальные границы рассматриваемой совокупности – «в зоне деятельности Иркутской таможни»; период времени, за который приведены данные – «в 1995-2000 гг.».

Круг единицы измерения указан для каждой графы отдельно; графы пронумерованы; заглавия строк и граф кратки, точны и ясны; данные расположены в логическом порядке – от частного к общему (итоги приведены в конце); имеется примечание, в котором указывается источник данных.

Статистический график– это условное изображение числовых величин и их соотношений в виде условных геометрических знаков или образов.

Составные части каждого графика:

1) графический образ – совокупность точек, линий, фигур, с помощью которых изображаются статистические данные;

2) вспомогательные элементы – поле графика (пространство, на котором размещаются геометрические знаки), пространственные ориентиры (система координат – обычно прямоугольная, иногда полярная), масштабные ориентиры (шкалы), экспликация графика (его название, ярлыки – пояснительные тексты, ключ или легенда – смысловое значение каждого обозначения).

Классификация графиков возможна:

– по назначению (сравнение в пространстве, структура, динамика и пр.);

– по способу построения;

– по характеру графического образа.

Графики предоставляют возможность:

– наглядно изобразить исследуемое явление;

– облегчать восприятие сущности явления;

– давать сводный обзор составляющих исследуемого явления;

– осмысливать взаимосвязи, улавливать основные тенденции динамики явления.

Требования, предъявляемые к графикам:

– название графика, характеризующее территориальные границы и период времени рассматриваемого явления;

– соответствие размеров составных частей и в целом всего изображения цифровым показателям, характеризующим исследуемое явление;

– соблюдение определенного масштаба;

– наличие минимума цифровых показателей.

Рассмотрим в качестве примера рис. 2.1-2.3 (см. Приложение). Все они имеют название, характеризующее территориальные границы (зона деятельности Иркутской таможни) и период времени рассматриваемого явления. Размеры составных частей и в целом всего изображения соответствуют исходным цифровым показателям, масштабы соблюдены.

Рис. 2.1 (линейный график)и рис. 2.2 (плоская столбиковая диаграмма) иллюстрируют одно и то же явление – динамику количества оформленных ГТД по экспорту, т.е. одинаковы по содержанию. Разница только в характере графического образа.

Для структурных диаграмм наиболее характерными являются секторные диаграммы. На рис. 2.3 приведен пример объемной секторной диаграммы, которая в данном случае достаточно наглядна ввиду малого количества частей в совокупности (всего две) и существенной разницы между этими частями.

Абсолютная величина выражает уровень исследуемого явления в единицах измерения, присущих последнему.

Основная масса абсолютных показателей фиксируется в первичных учетных документах. Суммарные абсолютные величины часто получают путем специальных расчетов. В таможенной статистике абсолютными величинами являются такие показатели, как внешнеторговый оборот (экспорт, импорт), средняя цена товара, количество оформленных ГТД, ТПО, ДКД и т.д.

Относительная величина – это обобщающий показатель, получаемый в результате соотношения двух абсолютных величин и выражаемый в процентах или в виде коэффициента.

Коэффициент характеризует изменение одного явления по сравнению с другим, принятым за единицу и называемым базой сравнения.

В таможенной статистике наиболее часто исчисляются следующие относительные величины:

– структура внешнеторгового оборота (экспорта и импорта);

– темпы роста внешнеторгового оборота (экспорта и импорта);

– индексы цен;

– коэффициенты роста количества оформленных первичных учетных документов и т.д.

Средняя величина – основной обобщающий показатель, характеризующий качественно однородную статистическую совокупность и отражающий показатель, который является типическим для данной совокупности.

В таможенной статистике наиболее часто употребляются такие средние величины, как средний уровень цен на определенные группы товаров, средняя таможенная стоимость одной оформленной ГТД, экспорт и импорт товарных групп в среднем за один месяц квартала или года, средний объем перечисляемых таможенных платежей за определенный промежуток времени и т.д.

Существует два вида средних величин:

1) средние объема;

2) структурные средние.

Средние объема зависят от объема n (количества элементов) изучаемой совокупности. Исчисление средних объема производится по формуле степенной средней, простой или взвешенной.

Простая средняя исчисляется по несгруппированным данным и имеет общий вид:

где

X_i – варианта (значение) усредняемого признака;

m – показатель степени средней;

n – число вариант.

Взвешенная средняяисчисляется по сгруппированным данным, представленным в виде дискретных или интервальных рядов распределения:

где

X_i – варианта (значение) усредняемого признака или серединное значение интервала, в котором измеряется варианта;

m – показатель степени средней;

f_i – частота, показывающая, сколько раз встречается i-тое значение осредняемого признака.

В зависимости от показателя степени m различают следующие виды средних объема: средняя гармоническая (m= –1), средняя геометрическая (m→0), средняя арифметическая (m=1), средняя квадратическая (m=2), средняя кубическая (m=3) и т.д.

Наиболее употребляемой из средних объема является средняя арифметическая – простая и взвешенная, исчисляемая соответственно по формулам:

или

соответственно.

Структурные средниезависят от их расположения в изучаемой статистической совокупности.

Всего существует две структурных средних – мода и медиана.

Мода – наиболее часто повторяющееся значение признака.

Мода исчисляется с целью выявить величину признака, который имеет наибольшее распространение.

Медиана – величина признака, которая делит ранжированный статистический ряд на две равные по численности части. Если ряд содержит четное количество элементов, то медиана рассчитывается как полусумма двух элементов, расположенных в середине ряда.

Ранжированным называется ряд, элементы которого упорядочены по возрастанию или убыванию.

Если изучаемый признак имеет дискретные значения, то особых сложностей расчет моды и медианы не вызывает. В случае интервальных рядов расчет несколько усложняется.

Поскольку медиана делит всю статистическую совокупность на две равные по численности части, то она оказывается в одном из интервалов значений признака X. В этом случае значение медианы определяется по формуле:

где

X_Ме – нижняя граница медианного интервала;

h_Ме – величина медианного интервала;

∑m_i/2 – половина суммы всех частот;

S_Ме-1 – сумма частот, накопленная до начала медианного интервала;

m_Ме – частота медианного интервала.

При расчете моды по данным интервального ряда надо обращать внимание на то, чтобы интервалы были равными, так как от этого зависит показатель повторяемости значения признака X.

Для интервального ряда с равными промежутками величина моды определяется по формуле:

где

X_Mo – нижняя граница модального интервала;

m₂ – частота модального интервала;

m₁ – частота интервала, предшествующего модальному;

m₃ – частота интервала, следующего за модальным;

h – величина интервала.

Для каждой конкретной экономической ситуации в зависимости от целей и задач исследования может быть исчислена только одна средняя величина.

Считается, что для характеристики средней зарплаты и доходов населения более всего подходит медиана, в маркетинговых исследованиях – мода, в остальных расчетах – средние объема.

В таможенной статистике при анализе данных наиболее часто используется средняя арифметическая – простая и взвешенная, например, при расчете средних цен.

Возможно использование средней геометрической (при определении среднего коэффициента роста), средней хронологической (при исчислении среднего уровня моментного динамического ряда), моды и медианы. Особое место в аналитических исследованиях отводится средней квадратической, при помощи которой определяется точность проведенных вычислений или построенных моделей.

Обобщающие показатели, полученные путем исчисления средних, относительных и суммарных абсолютных величин, позволяют в достаточно наглядном и доступном виде определить наиболее характерные черты изучаемого объекта, а статистические таблицы и графики обеспечивают возможность оптимального использования представленных статистических данных.

Дата добавления: 2019-09-02; просмотров: 191; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:

⇐ Предыдущая 1 2 345 6 7 8 9 10 Следующая ⇒

Мы поможем в написании ваших работ!