Таможенная статистика

 

2.3 Исследование тенденции и построение прогноза сумм таможенных платежей, перечисленных в федеральный бюджет, методом аналитического выравнивания

Исследование динамики социально-экономических явлений, выявление  и характеристика основной тенденции  развития и моделей взаимосвязи  дают основание для прогнозирования  – определения будущих размеров уровня экономического явления.

В отличие от предприятий, для которых величину конечного продукта можно определить, исходя из наличия сырья и материалов, а также норм расхода этих материалов при производстве конкретных изделий, в таможенном деле этот процесс несколько затруднен из-за присутствия субъективных факторов влияющих на размер таможенных платежей – конъюнктура рынка, текущее состояние экономики, уровень инфляции, политические факторы, технологии, используемые при таможенном оформлении и таможенном контроле, изменение в социальной и культурной среде.

Прогнозирование объемов  таможенных платежей, перечисляемых  в Федеральный бюджет РФ, является для современной российской экономики самым серьезным из аспектов при планировании Федерального бюджета на последующие годы. При долгосрочном прогнозировании учитываются тенденции развития мирового хозяйства и состояние экономики нашей страны, которые находят отражение в увеличении или уменьшении товарооборота через таможенную границу России.

Построение прогнозов  является самым последним этапом анализа временных рядов. Общая последовательность этапов анализа временных рядов следующая:

1. графическое представление и описание поведения ряда;
2. выделение и исключение регулярных составляющих ряда, зависящих от времени;
3. подбор математической модели для описания регулярной составляющей и проверка ее адекватности;
4. прогнозирование будущих значений ряда.

 

Таблица 3.1 Таможенные платежи, взимаемые таможнями ДВТУ  
помесячно за январь-сентябрь 2010 года

Месяц	Платежи, тыс.руб.
Январь	8 138,73
Февраль	6 733,59
Март	8 510,48
Апрель	9 093,79
Май	7 523,76
Июнь	9 509,16
Июль	10 195,15
Август	10 069,73
Сентябрь	14 226,84
ИТОГО:	84 001,22

 

В таблице 3.1 представлены данные о суммах таможенных платежей перечисляемых таможнями ДВТУ за январь-сентябрь 2010 г. Из графика на рисунке 3.1, построенного по этим данным, хорошо видно, что объем таможенных платежей имеет во времени возрастающий тренд.

После того как установлено  наличие тенденции роста, необходимо подобрать уравнение тренда. В  нашем случае речь идет о линейном тренде, который описывается следующим уравнением прямой:

 

, (1)

 

где – сглаженные (расчетные) уровни исходного временного ряда;

k, b – подлежащие определению зависимые переменные уравнения прямой;

t – независимая переменная (время).

Зависимые переменные в  уравнении определяются по методу наименьших квадратов из системы уравнений:

 

,                                                                                  (2)

 

где Q_t – уровни исходного ряда;

t – независимая переменная (время);

n – число уровней ряда.

Решение системы относительно искомых параметров:

 

  и                                  (3), (4)

 

Упрощенный вариант  расчета параметров уравнения заключается  в переносе начала координат в  середину ряда. При этом упрощаются сами нормальные уравнения, кроме того, уменьшаются абсолютные значения величин, участвующих в расчете. При нечетном числе уровней ряда такое преобразование производится следующим образом: t = -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4. Тогда и система уравнений будет иметь вид:

 

, откуда  и                        (5), (6)  

.                                                                          (7)

 

На основе рассчитанных коэффициентов получим искомое  уравнение  (8) и рассчитаем прогноз показателей таможенных платежей до конца текущего года (октябрь – декабрь).

 

Таблица 3.2 Расчет прогноза таможенных платежей, взимаемых таможнями ДВТУ, на октябрь, ноябрь и декабрь по имеющимся данным 9 предыдущих месяцев 2010 года методом аналитического выравнивания по прямой

Месяц	Платежи, тыс.руб., Qt	, (время)		Qt
Январь	8 138,73	-4	16	-32554,92	6790,43
Февраль	6 733,59	-3	9	-20200,77	7426,19
Март	8 510,48	-2	4	-17020,96	8061,95
Апрель	9 093,79	-1	1	-9093,79	8697,71
Май	7 523,76	0	0	0,00	9333,47
Июнь	9 509,16	1	1	9509,16	9969,23
Июль	10 195,15	2	4	20390,30	10604,99
Август	10 069,73	3	9	30209,19	11240,75
Сентябрь	14 226,84	4	16	56907,36	11876,51
Октябрь	-	5	25	-	12512,27
Ноябрь	-	6	36	-	13148,03
Декабрь	-	7	49	-	13783,79
ИТОГО:	84 001,22	-	60,00	38 145,57	123445,3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

На рисунке 3.1 для исходного временного ряда приведен линейный тренд, его уравнение и коэффициент детерминации.

Рис. 3.1. Динамика таможенных платежей в ДВТУ за январь-сентябрь 2010 г.

Очевидно, что значения составляющих временного ряда находятся  в зависимости от последовательности и методов их выделения.

Если выбранная для  прогнозирования кривая не является единственной для описания тенденции, то для каждого уравнения тренда рассчитывается коэффициент детерминации (R²), F-критерий Фишера. Чем выше R², тем выше вероятность того, что временной ряд описывается данным уравнением тренда. Влияние случайного фактора оценивается как (1- R²). В нашем примере R² для линейного уравнения тренда равен 0,6474, т.е. найденное уравнение регрессии объясняет 64,74% вариации объема таможенных платежей и 35,26% изменений происходит за счет влияния прочих факторов.

Проверка адекватности всей построенной модели осуществляется с помощью расчета F-критерия Фишера:

 

, где                                                               (9)

 

k – число факторных признаков в уравнении (для линейной зависимости k=3),

n – количество наблюдений.

Так как F_расч.>F_табл. – 5,51 > 5,14 при статистической существенности связи равной 0,95, то гипотеза о несоответствии заложенных в уравнение регрессии связей реально существующим - отвергается. То есть построенная модель на основе проверки по F-критерию Фишера в целом адекватна и все коэффициенты регрессии значимы. Такая модель может быть использована для принятия решений к осуществлению прогнозов.

При выборе уравнения тренда можно использовать среднюю ошибку аппроксимации, которая определяется по формуле:

 

.                                                      (10)

Для нашего примера с  линейным трендом средняя ошибка аппроксимации составила 10,82%. Если средняя ошибка не превысила 15%, то уравнение тренда подходит для описания тенденции временного ряда.

В приведенном примере  при прогнозировании используется сравнительно небольшая глубина исходной статистики. По мере накопления статистической информации вид тренда, используемый для прогнозирования, может изменяться.

Прогнозирование объемов таможенных платежей может производиться по различным уровням агрегации данных: как на уровне таможенного управления в целом, так и на уровне отдельных таможен, таможенных постов, видам платежей.

Задача прогнозирования  сумм таможенных платежей, перечисляемых  в Федеральный бюджет РФ, является основой при планировании Федерального бюджета РФ на последующие годы.

Поскольку около 50% доходной части бюджета нашей страны составляют именно таможенные платежи, следовательно, оптимальность бюджета, получаемая при его планировании, зависит, прежде всего, от точности прогнозов.

После того как мы сделали прогноз на будущие месяцы, исследуем сезонные колебания поступления таможенных платежей на основе таблицы 2.2.

 

  Таблица 3.3 Сезонные колебания таможенных платежей

Год	Кв.	y	t
2006	1	21151,71	1	23389	0,904344	0,777514	0,76526	17898,65
	2	24937,47	2	25108	0,993208	1,027111	1,010922	25382,23
	3	28537,63	3	26827	1,063765	1,165165	1,146801	30765,22
	4	28140,24	4	28546	0,985786	1,094265	1,077018	30744,55
2007	1	21721,87	5	30265	0,717722	4,064054		23160,58
	2	29170,34	6	31984	0,912029			32333,33
	3	38609,54	7	33703	1,145582			38650,62
	4	41725,08	8	35422	1,177943			38150,12
2008	1	35535,3	9	37141	0,956767			28422,5
	2	45703,04	10	38860	1,176095			39284,44
	3	52190,61	11	40579	1,286148			46536,02
	4	47334,23	12	42298	1,119065			45555,69
2009	1	23382,8	13	44017	0,531222			33684,43

 

Рассчитав и занеся в  таблицу трендовые значения , вычислим индексы колеблемости iкол для каждого квартала, а затем средние индексы колеблемости по каждому кварталу. Для этого воспользуемся следующими формулами:

                                                                                                               

                                                                                             

Совокупность средних  индексов колеблемости одноименных  периодов составляет модель сезонной волны. Если при построении модели сезонной волны случайные колебания гасятся полностью, то сумма средних индексов сезонности одноименных периодов = 1200%, если уровни брались за месяц, и 400%, если уровни были квартальными. Если это условие не выполняется, то проводится корректировка модели. Для этого рассчитывается поправочный коэффициент:

 

                                                                                    

 

           Kпопр=0,984239

На величину этого  коэффициента корректируются все рассчитанные средние индексы сезонности, образуя индексы сезонной волны:

По расчитанным данным средних индексов сезонности построим диаграмму.

Рис. 3.2 - Диаграмма средних индексов сезонности таможенных платежей на период с 2006-2009 гг.

Данная диаграмма индексов сезонной волны показывает, что во втором и в третьем квартале наблюдается сезонное увеличение изучаемого показателя, в то время как в первом и четвертом квартале наблюдается сезонное снижение показателя.

С учетом индексов сезонной волны рассчитаем трендовые значения, поправленные на индексы сезонной волны , и занесем их в табл.3.3 и на график.

 

Рис. 3.3  График таможенных платежей; график трендовых значений; график трендовых значений, поправленных на индексы сезонной волны.

 

После того как построили  график со всеми полученными  данными, вычислим прогнозное значение для 14, 15 и 16 периодов с учетом индекса сезонной волны для второго квартала. Для этого составим вспомогательную таблицу.

14	45736	1,0383	47487,6888
15	47455	1,470477	69781,48604
16	49174	0,800445	39361,08243

 

 

 

 

Все искомые данные успешно  получены.

 

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ