Анализ динамики количества грузовых таможенных деклараций Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

АНАЛИЗ ДИНАМИКИ КОЛИЧЕСТВА ГРУЗОВЫХ ТАМОЖЕННЫХ ДЕКЛАРАЦИЙ

УДК 311.4

Светлана Владимировна Бегутова

Преподаватель кафедры «Прикладная информатика в экономике», ГОУ ВПО Московский государственный

университет экономики, статистики и информатики (МЭСИ) Тел.: 8(916) 739-59-58, E-mail: [email protected]

В статье приведен анализ динамики количества грузовых таможенных деклараций (ГТД), динамики количества ГТД с нарушениями срока уплаты и динамики суммы неуплаченного обеспечения ГТД. Приводятся результаты построения трендовой модели и расчета коэффициентов сезонности.

Ключевые слова: таможенные платежи, грузовая таможенная декларация, модель тренда, коэффициенты сезонности.

Svetlana Vladimirovna Begutova

Teacher of Chair of Applied informatics in economics, SEI HPE Moscow state university of economics, statistics and informatics (MESI) Tel.: 8(916) 739-59-58, E-mail: [email protected]

ANALYSIS OF THE DYNAMICS OF CARGO CUSTOMS DECLARATIONS

The article provides an analysis of the dynamics of cargo customs declaration (CCD), the dynamics of CCD with violations of the payment deadline and the dynamics of the amount of unpaid for CCD. The results of the trend of constructing the model and calculating the coefficients of seasonality.

Keywords: customs duties, customs declaration, the model trend, seasonality factors.

1. Введение

В современных условиях таможенные платежи вносят значительный вклад в федеральный бюджет. При этом повышение уровня их собираемости находится в прямой зависимости не только от объема внешней торговли, но и от своевременности поступления от участников внешнеэкономической деятельности (ВЭД). При перемещении товаров и транспортных средств за границу таможенные платежи уплачиваются сразу или в течение нескольких дней. В ряде случаев участнику ВЭД может быть предоставлена возможность отсрочить уплату платежа под обеспечение. Поэтому актуальной задачей является анализ закономерностей поступления грузовых таможенных деклараций (ГТД), особенно тех из них, для которых имело место нарушение срока уплаты платежа.

2. Анализ динамики количества ГТД

В динамике общего количества ГТД за период с января 2006 по декабрь 2008 года прослеживается тенденция к росту (подтверждается критерием, основанным на коэффициенте ранговой корреляции Спирмена, рисунок 1, таблица 1). Однако дальнейший анализ показывает, что причиной этого были достаточно благоприятные условия 2006, 2007 и половины 2008 года, тенденция к росту в последние месяцы 2008 прерывается.

Рис. 1. Динамика количества ГТД за 2006-2008 гг.

Динамика количества ГТД характеризуется выраженной сезонностью (подтверждается критерием Краскала-Уоллиса на уровне значимости 0,1), при этом самостоятельный интерес представляет исследование сезонной волны. Традиционно выделение сезонной волны производится в рамках построения тренд-сезонных моделей, возможно, итерационно [1]. Однако в нашем случае сравнительно малая длина исследуемого временного ряда и наличие «кризисного» периода не дают возможности обратиться к этим подходам. Проверим возможность использования для моделирования общего количества ГТД адаптивных методов.

Таблица 1. Результаты исследования наличия тенденции во временном

ряду количества ГТД

Оценка коэффициента ранговой корреляции Спирмена Знач. t-стат. p-level Модель тренда

0,65 4,98 0,00 y = 285957,6 + 2538,2/ (599,6)

Оценки сезонной модели (1) с линейным ростом и аддитивной сезонностью и (2) с линейным ростом и мультипликативной сезонностью в пакете Eviews дали следующие результаты [1]:

(1) y t = a1,t + a 2,t + g t + £t

где a1,t = 0,33-gt-k) +

+ 0,67 -1 + a2,t-1 ) = 0,28 -(au - 51>t-1)+ 0,72 •

gt = gt-12

y t = (aa1,t + a 2,t ) •m t

a

2,t

(2)

a

= 0,40 • + 0,60•( + 52>(_!)

т-к

а2,г = 0,26 • (а1,г - а1,г-1) + 0,74 • а2,г-1 Щ = Щ-12

Коэффициенты сезонности моделей представлены на рисунке 2.

Обе модели адекватны, аддитивные коэффициенты сезонности отражают колебания абсолютного количества ГТД, мультипликативные - колебания количества ГТД в процентах [2]. На основе анализа сезонной волны можно сделать выводы о том, что:

1) в первых двух месяцах каждого года происходит резкое снижение количества ГТД: так, количество ГТД в

Рис. 2. Коэффициенты сезонности количества ГТД

январе составляет всего 70% или почти на 100 тысяч ГТД меньше, чем в среднем за год;

2)наиболее активными месяцами в а2 г-1 году по количеству ГТД являются март, июль, август и особенно октябрь, в котором количество ГТД возрастает на 10% по сравнению со средним за год.

Проанализируем динамику количества ГТД с нарушениями срока уплаты и проведем сравнительный анализ.

3. Анализ динамики количества ГТД с нарушениями срока уплаты

В 2008 году количество ГТД с нарушениями выросло более, чем в два с половиной раза по сравнению с 2006 (2) годом (рисунки 3а и 4), при этом данный рост нельзя объяснить только изменением общего количества ГТД (рисунок 1). С одной стороны, в 2008 году в связи с кризисными явлениями увеличилось общее грузовых таможенных деклараций, выпущенных под обеспе- (2) чение уплаты таможенных платежей.

Обеспечение позволяет отсрочить выплату таможенных платежей и направить средства в бизнес, что особенно необходимо в период экономического спада. С другой стороны, нельзя списывать со счетов то обстоятельство, что в связи с кризисом обеспечение существенной части ГТД оказалось ненадежным. Все это привело к тому, что если в 2006-2007 годах доля ГТД с нарушениями составляла в среднем 0,15% от общего количества ГТД, то в кризисный 2008 год она составляла 0,30% (рисунок 3б).

Оценка сезонных адаптивных моделей имеет вид:

У г = аи + а 2,г + § + £г

где а1,г = 0,40 - § г - к ) +

+ 0,60 • (а1,г- + а2,г-1)

a2,t = a2,t-1 gt = gt-12

yt = (a1,t + a2,t Ь

4500

X

i 4000

= 3500

£ 3000

= 2500

4 2000

- 1500

^ 1000 ü

h 500

I 0

419"

2316

1628

2006

2007 Год

200S

0,35% п 0Г30%

г £ 0.25% ■ и

^ 0.20% -Z 0,15% ■ г 0,10% ■ JL 0,05% - 0,17% 0,13% 1=1=

U?UU"0 1 i i 2006 2007 Год 200Е

(a)

(6)

Рис. 3. Динамика ГТД с нарушениями в абсолютном выражении (а) и в процентах от общего количества ГТД (б)

5U = 0,20 --i^— + 0,80 • («1si _

2,t

m

Статистика и математические методы в экономике )

+ а

t _k

= 0,20 -(a1t _ au_1 )+0,80 •<

2,t_1

2,t _1

l,t "1,t_

mt = mt _12

Коэффициенты сезонности моделей представлены на рисунке 5.

Таким образом, можно выделить следующие моменты:

1) в сезонной динамике количества ГТД с нарушениями явно выделяется два периода длительностью 6 месяцев каждый: для первого периода (с февраля по июль) характерен существенный рост количества ГТД с нарушениями, для второго (с августа по январь) - существенное снижение;

2) наиболее активными месяцами в году по количеству ГТД с нарушениями являются май (до 45% больше, чем в среднем за год), март и июль (до 25% больше);

3) снижение количества ГТД с нарушениями характерно для осенних месяцев (минимальные значения в ноябре и декабре в значительной мере являются следствием кризиса и отражают общее снижение количества ГТД).

Необходимо обратить внимание на существенное расхождение сезонных пиков «активности» изменения общего количества ГТД и количества ГТД с нарушениями (рисунок 6).

Сезонные колебания ГТД с нарушениями значительно более выражены, чем сезонные колебания общего количества ГТД, снижение количества которых в январе и феврале связано с общим снижением деловой активности в начале года. Несмотря на, что динамику данных показателей удалось достаточно хорошо описать идентичными по структуре и величине параметров

600

s

£

I 500

^ 400

Z зоо

- 200

s

s

100

Год

Рис. 4. Динамика количества ГТД с нарушениями за 2006-2008 гг.

Таблица 2. Результаты исследования наличия тенденции во временном ряду суммы неуплаты на 1 ГТД с нарушением

Оценка коэффициента ранговой корреляции Спирмена Знач. t-стат. p-level Модель тренда

0,63 4,64 0,00 y = 29200,7 +1583,3t (429,6)

моделями, рисунок 6 позволяет предположить их качественно разную сущность. По-видимому, ГТД с нарушениями представляют собой совершенно иной объект исследования, подчиняющийся особым закономерностям.

4. Анализ динамики суммы неуплаченного обеспечения ГТД

Начавшийся в 2008 году рост количества ГТД с нарушениями не мог не отразиться и на сумме неуплаченных в срок таможенных платежей: в 2008 году по сравнению с

2006 она увеличилась почти в четыре с половиной раза (без учета инфляции) (рисунок 8а). На наш взгляд, более информативным будет анализ суммы неуплаченных платежей, приходящейся на 1 ГТД с нарушением (рисунок 8б), при этом декабрь 2008 как аномальное наблюдение из рассмотрения удаляется (рисунок 7).

Оценив аналогично

вышеизложенному коэффициенты сезонности, заметим, что, помимо ожидаемой обратной связи между

Рис. 5. Коэффициенты сезонности количества ГТД с нарушением

Рис. 6. Коэффициенты сезонности общего количества ГТД и количества

ГТД с нарушениями

Рис. 7. Динамика количества ГТД с нарушениями за период с января 2006 г. по ноябрь 2008 г.

количеством ГТД с нарушением и суммой неуплаты на 1 такую ГТД, в июле наблюдется увеличение как количества нарушений, так и суммы неуплаты, а для сентября, напротив, характерно снижение обоих показателей (рисунок 9а). При этом в абсолютном выражении сумма неуплаты по всем ГТД с нарушениями максимальна в феврале, сентябре и ноябре (рисунок 9б).

5. Выводы.

Начавшийся в 2008 году экономический кризис оказал заметное влияние на активность внешнеэкономической деятельности как с точки зрения снижения общего количества ГТД к концу 2008 года, так и с точки зрения увеличения количества ГТД под ненадежным обеспечением, то есть увеличения риска задержки или неуплаты таможенных платежей.

Закономерности динамики

количества ГТД с нарушениями срока уплаты таможенных платежей отличаются от закономерностей динамики общего количества ГТД. Для их выявления имеет смысл проанализировать динамику ГТД с нарушениями в увязке с типом товара, страной назначения/ отправления, направлением перемещения товара и другими факторами.

Литература

1. Лукашин Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного

прогнозирования временных рядов. -

s i

^ Z

и а

= о

— Q

Е В

350000000 300000000 250000000 200000000 150000000 100000000 50000000

о

332437 56"

12 74633 797 1000 1 166

■

i 1

2006

2007 Год

2008

¡ i i

í i =

1 g =

2 5

90000.00 80000,00 70000.00 60000,00 50000.00 40000.00 30000,00 20000.00 10000:00 0.00

79208

45 844 : 2 24 5

1

i

2006

2007 Год

200S

(а) (б)

Рис. 8. Динамика суммы неуплаченного обеспечения ГТД в абсолютном выражении (а) и на 1 ГТД

с нарушением (б)

ljs

1,4 1,2 1

0,8 0.6

Г

lit12

3 4 5 6 7

I Всего ГТД ■ ГТД с нарушением Сумма неуплаты

1.3 1,1

0,9 0,7 0.5

I

\ 171 II 11 ■11..... 1

1 II 5 6 7 S 9 10 1.2

(а) (б)

Рис. 9. Коэффициенты сезонности общего количества ГТД, количества ГТД с нарушениями и суммы неуплаты

на 1 ГТД с нарушением (а) и общей суммы неуплаты (б)

М.: Финансы и статистика, 2003. - М.: Финансы и статистика, 2003. - 342 с. 416 с.

2. Суслов В.И., Ибрагимов Н.М., Талышева Л.П., Цыплаков A.A.

References

2. Suslov VI, Ibragimov, NM, Talysheva LP, Tsyplakov A A Econometrics. - Novosibirsk: SB RAS,

1. Lukashin Y.P. Adaptive methods 2005. — 744 s.

Эконометрия. - Новосибирск: СО PAH, of short-term time series prediction. -

3. Eliseev, I. Econometrics. -

2005. — 744 с.

Moscow: Finance and Statistics, 2003. Moscow: Finance and Statistics, 2003.

3. Елисеева, И. И. Эконометрика. - - 416 s.

- 342 s.