Валютное регулирование и валютный контроль

Точная оценка масштабов вывоза капитала из России крайне сложна из-за того, что многие его составляющие нигде не учитываются. По приблизительным  оценкам, чистый отток капитала из России с начала проведения экономических  реформ вплоть до начала нынешнего  столетия составлял в среднем не менее 18-24 млрд. долл. ежегодно. Эти оценки следует признать весьма консервативными, поскольку они фактически учитывают лишь данные ЦБ РФ по официальному вывозу капитала. Согласно этим данным, в 2002г. объемы вывоза капитала составили 8,1 млрд. долл. По итогам 2004г. этот показатель сократился до 2,3 млрд. долл. Однако в 2007г. темпы вывоза капитала снова стали расти и, по данным ЦБ РФ, составили 8 млрд. долл. В 2010г., по данным ЦБ РФ, чистый отток капитала из России составил примерно 3 млрд. долл.²

Однако если учесть, что за рамками  официальной статистики остаются весьма значительные суммы от нелегальных  схем вывоза капитала, то картина представляется совсем иная.

По мнению большинства российских экономистов, общий отток капитала из нашей страны с начала 90-х гг. по настоящее время превысил 250 млрд. долл. Эта величина представляется наиболее обоснованной. В ней учитываются:

• в рамках статьи "Чистые ошибки и пропуски" вывоз составил 50-70 млрд. долл.;
• непоступление экспортной выручки и непогашение импортных авансов привело к утечке 60-70 млрд. долл.;
• вложения в наличную иностранную валюту (сбережения российских граждан в иностранной валюте) составили 40 - 80 млрд. долл.;
• около 70 млрд. долл. было вывезено в рамках каналов, неконтролируемых официальной статистикой

В последнее время наблюдается  тенденция к некоторому снижению величины вывозимого капитала. Пик  вывоза пришелся на 1991-1994 гг., причем он не отражен в официальной статистике в связи с отсутствием на тот период эффективных механизмов валютного контроля. За это время по оценкам экспертов было вывезено не менее 100 млрд. долл., по 20-40 млрд. ежегодно. В 1995-1997 гг. объемы вывоза снизились до 20-30 млрд. долл., а в 1998-2000 гг. - до 10-25 млрд. долл. В 2003г. объем вывоза составил 17,2-21,7 млрд. долл.

Наиболее опасные для экономики  страны нарушения валютного законодательства связанны с оттоком валютных средств  за рубеж. Поэтому ЦБ РФ создал систему  валютного контроля за совершением внешнеторговых сделок и обеспечением взаимодействия участвующих в нем органов и агентов валютного контроля.

На сегодняшний день таможенно-банковским валютным контролем охвачено до 85% экспортных операций и большинство импортных (в том числе с 1996 года внешнеторговые бартерные сделки). Это единственная в стране система сплошного автоматизированного контроля, включающая 11 тыс. банков, 196 таможен, 850 постов. Действенность существующих технологий подтверждается снижением процента не поступления экспортно-валютной выручки.

С 1 января 1996 года таможенно-банковский контроль был распространен на операции, связанные с импортом товара. Это  позволило минимизировать возможность  использования участниками внешнеэкономической  деятельности такого канала утечки капитала, как авансовые платежи, не подтвержденные поставками товаров в сроки, установленные  законодательством. По данным ЦБ РФ сумма  импортных операций, охваченных 2002 году системой контроля, составила 30, 5 млрд. долларов или 67% от общего объема импорта. При этом резидентами был  авансирован импорт товаров на сумму 12, 4 млрд. долларов.

Таможенно-банковским контролем охвачены операции экспортеров на сумму 49, 1 млрд. долларов, импортеров - 34, 5 млрд. долларов. Достигнутый уровень валютного контроля по экспортно-импортным сделками с товарами снижает возможность утечки капитала через этот канал, но остаются иные каналы ухода капитала за рубеж, в частности валютные операции при сделках, реализуемых с участием компании, зарегистрированных в оффшорных зонах.

Валютный контроль уменьшает экономическую  нестабильность посредством поддержания  постоянной стоимости национальной валюты.

Таким образом, можно говорить о  том, что инструменты валютного  регулирования и валютного контроля по обеспечению стабильности внутреннего  валютного рынка и противодействие  утечки капитала за границу в РФ довольно эффективны. Однако, несмотря на позитивные сдвиги, положение дел  с утечкой капитала за границу  остается сложной. Противодействия  государства такому явлению, как  утечка капитала, зависит от совершенствования  существующей законодательной базы.

 

4. Моделирование процесса валютных операций

Выборка исходных данных

Данные о числе организаций в сфере валютных отношений, их обороте и валовом региональном продукте возьмем из интернета с сайта http://www.gks.ru

 

Все данные сведены в одну таблицу (табл. 1).

 

Таблица 1 – Исходные данные

№ п/п	Центральный федеральный округ	Оборот организаций сферы валютных операций млн.руб.  (x1)	Число пред-ий. ед. (х2)	ВРП. млн.руб. (y)
	2009 год
1	Белгородская область	173 788.80	314	2 614.70
2	Брянская область	910 985.83	25	6 728.00
3	Владимирская область	258 237.33	28	2 913.20
4	Ивановская область	246 256.13	96	2 191.81
5	Калужская область	530 564.33	40	4 637.21
6	Костромская область	85 847.63	56	830.00
7	Курская область	351 739.88	80	3 665.00
8	Липецкая область	869 846.50	24	6 950.81
9	Орловская область	72 927.50	69	969.25
10	Рязанская область	628 189.25	63	8 425.71
11	Смоленская область	632 603.18	288	3 445.71
12	Тамбовская область	571 482.25	149	6 427.50
13	Тверская область	714 333.13	84	6 623.75
14	Тульская область	218 620.13	65	3 474.09
15	Ярославская область	78 606.73	105	753.75
	2010 год	2010 год	2010 год	2010 год
1	Белгородская область	248 039.25	376	7 866.93
2	Брянская область	13 770.96	35	232.50
3	Владимирская область	120 469.50	31	1 019.88
4	Ивановская область	123 722.25	103	5 578.13
5	Калужская область	100 550.63	45	2 955.00
6	Костромская область	797 228.50	61	7 475.58
7	Курская область	95 662.88	89	1 723.25
8	Липецкая область	207 309.00	31	141.25
9	Орловская область	67 978.75	84	1 011.75
10	Рязанская область	146 474.56	73	1 381.00
11	Смоленская область	323 154.55	301	4 566.00
12	Тамбовская область	50 392.88	159	462.50
13	Тверская область	255 027.93	89	2 116.25
14	Тульская область	117 412.50	74	916.75
15	Ярославская область	72 319.25	113	783.75

 

Корреляционно-регрессионный анализ как инструмент обоснования зависимости  образования Валового Регионального  Продукта от объема использования валютных операций на примере ЦФО

 

 

 

 

 

 

 

2. Обеспечение  необходимого объема и случайного  состава выборки

Проверим на случайность выборку  показателя у. Исходная выборка имеет вид:

2 614,7^–   6728⁺ 2913,2 ⁺ 2191,81 ^–   4637,21⁺   830^–   3665⁺ 6950,81⁺ 969,25^– 8425,71⁺ 3445,71⁺ 6427,5⁺ 6623,75⁺ 

3474,1⁺ 753,75^– 7866,93⁺ 232,5^– 1019,88^–  5578,13⁺ 2955⁺          7475,58⁺ 1723,25^– 141,25^– 1011,75^–  1381^– 4566⁺                462,5^–           2116,25^– 916,75^– 783,75^– 

 

Строим ранжированный ряд в  порядке возрастания у:

141,25      232,5   462,5  753,75  783,75      830      916,75  969,25  1011,75      1019,88      1381     1723,25      2116,25      2191,81      2614,7      2913,2      2955     

3445,71      3474,1      3665      4566      4637,21      5578,13      6427,5 

6623,75      6728      6950,81      7475,58      7866,93      8425,71     

2763,95 млн. руб.

 

 

=14, т.е. 14>10,2

=5, т.е. 5<5,9.

Следовательно, выборка случайна, на ее основе можно проводить корреляционно-регрессионный  анализ.

3. Характеристики  рядов распределения

Проведем качественный анализ данных. На его основе выберем для У(ВРП) более значимые значения из Х1 и Х2. Сделаем это с помощью анализа данных с использованием корреляции. (Табл.2)

Таблица 2. Анализ данных с помощью корреляции.

	x1	x2	y
x1	1
x2	-0.0504618	1
y	0.79948188	0.185092859	1

 

В результате анализа приходим к  выводу, что для У(врп) более значимым будет являться параметр Х1.

1. Средняя арифметическая : 

  3296 млн. руб.

2. Оценка вариации (изменения) фактора в его ряду распределения:

8425,71 – 141,25 = 8284,5 млн. руб.

3. Дисперсия:

 6781949.94

4. Среднее квадратическое отклонение:  

2604,22

5. Коэффициент вариации по среднему квадратическому отклонению:

79,01%

Нормальным уровнем колеблемости данных считается интервал 2-33%. Как видим, колеблемость данных превышает нормальный уровень.

6. Стандартная ошибка средней арифметической:

 475.46

7. Точность проведения исследования:

14,4%

Следовательно, точность проведения исследования по размеру ВРП выходит  за допустимые пределы.

 

1. Средняя арифметическая : 

= 302784.73 млн. руб.

2. Оценка вариации (изменения) фактора в его ряду распределения:

910 985.83 - 13 770.96 = 897214,87 млн. руб.

3. Дисперсия:

72541370280

4. Среднее квадратическое отклонение:  

 269335.0521

5. Коэффициент вариации по среднему квадратическому отклонению :

88,95%

Нормальным уровнем колеблемости данных считается интервал 2-33%. Как видим, колеблемость данных превышает нормальный уровень.

6. Стандартная ошибка средней арифметической:

49173.63

7. Точность проведения исследования:

16,24%

Следовательно, точность проведения исследования по размерам оборотов малых  и средних предприятий выходит  за допустимые пределы.

Данные сведем в таблицу.

Таблица 3 – Характеристики рядов  распределения

	среднее арифметическое					М
х	302784.73	897214,87	72541370280	269335.0521	88,95	49173.63	16,24
у	3296	8284,5	6781949.94	2604,22	79,01	475.46	14,4

4. Качественный  анализ факторов для отбора  в экономико-математическую модель

Построение рядов распределения  и расчет их характеристик дают возможность  провести предварительный качественный анализ связи каждого фактора-аргумента исходной экономико-математической модели с фактором-функцией.

Переход от исходного дискретного  ряда к интервальному, т.е. процесс группировки, осуществляется на основе расчета оптимальной величины интервала по формуле:

152 070

Построим интервальный ряд х  в таблице 4.

 

Таблица 4 – Группировки данных размеров нетто-активов

№	152 070
1	0 – 152 070	13	18617.51	1432.12
2	152 070 – 304 140	7	21318.24	3045.46
3	304 140 - 456 210	2	8231	4115.5
4	456 210 - 608 280	2	11064,71	5532.36
5	608 280 - 760 350	3	18495,17	6165.06
6	760 350 - 912 420	3	21154,39	7051.46
Итого…		30	98881	–

 

Наиболее часто для установления корреляционной зависимости используют корреляционную таблицу. Она систематизирует  результаты статистической выборки  по двум варьирующим признакам и  охватывает два зависимых ряда распределения: один ряд распределения представляет фактор-аргумент, а другой – фактор-функцию. Составим корреляционную таблицу (таблица 5).

Число интервалов по равно 6, тогда число интервалов по  
у должно быть тоже примерно равно 6. Определим оптимальную величину интервала для у:

1 404,2

Если взять  1 404,2 то количество интервалов у составит 6.

Таблица 5 – Корреляционная таблица  размера ВРП и активов