Оценка и анализ показателей таможенной статистики внешней торговли региона

Средний темп роста – средняя величина динамики, выраженная в процентах:ТРср = КРср×100% .(12)ТРср = 0,991×100% = 99,1%, т.е. в среднем за год внешнеторговый оборот по маслу подсолнечномуизменился на 99,1%.Средний темп прироста – средняя величина прироста относительной величины динамики в процентах:ТПср = ТРср – 100% .(13)ТПср = 99,1% – 100% = –0,9% В среднем на –0,9% уменьшился внешнеторговый оборот по маслу подсолнечномуза год (за 12 месяцев).Далее по данным таблиц 3 и 4 рассчитаем среднюю цену (стоимость единицы товара) по статистическим данным товаров асбест и средства для бритья по двум методикам и сравнимполученные результаты.Расчёт проведем по формулам средней арифметической (1) и средней арифметической взвешенной (14):, (14)где pi – значение цены товара при i-й поставке;хi – количество единиц товара в i-й поставке.Средняя арифметическая для товара асбест:Средняя арифметическая взвешенная для товара асбест:Средняя арифметическая для товара средства для бритья:Средняя арифметическая взвешенная для товара средства для бритья:Результаты расчётов по товарам сведем в таблицу 26.Таблица 26 – Значения средних цен на товары, USDМетод расчётаАсбестСредства для бритьяСредняя арифметическая583,558856,38Средняя арифметическая взвешенная583,528862,50Анализируя полученные результаты расчетов средних величин по разным методикам можно заключить, что в целом результаты совпали. Но значение средней арифметической взвешенной отличается от средней арифметической, т.к. учитывает вес каждого значения, участвующего в расчете, чтобы более важные характеристики в большей степени влияли на общую оценку, а менее важные, но все же имеющие значение, оказывали меньшее влияние.В целом получили, что средняя цена (стоимость 1 тонны) асбеста составляет 583USD, а средств для бритья – 8856–8862USD.Также на основе индексного метода проведем расчёт и анализ ежеквартальной динамики уровня цен на товары. Для этого по товарам асбест и средства для бритьяопределим среднюю (взвешенную) цену поквартально. Для расчетов воспользуемся табличным процессором MicrosoftExcel (рис. Б.15).Результаты расчётов представим в таблице 27.Таблица 27 – Показатели средних цен на товары по кварталам, USDНаименование товараI кварталII кварталIII кварталIV кварталАсбест527,94561,61601,29641,44Средства для бритья8029,908604,219200,489748,11В качестве показателя динамики следует использовать цепной индивидуальный индекс цен, определяемый по формуле:, (15)где рt – цена товара в текущем периоде;рt–1 – цена товара в предыдущем периоде.Результаты расчётов представить в таблице 28, в графическом виде (рис. 10).Таблица 28 – Динамика средних цен на товары по кварталамНаименование товараI кварталII кварталIII кварталIV кварталАсбест-1,0641,0711,067Средства для бритья-1,0721,0691,060Рисунок 10 – График динамики цен на товары асбест и средства для бритья по кварталамИз полученных таблиц и графика динамики цен видно, что в течение года средние цены на оба товара (асбест и средства для бритья) в каждом из кварталов по сравнению с предыдущим постоянно росли. [5, 6, 7]6. Корреляционно-регрессионный анализДля выполнения корреляционно-регрессионного анализа на основе таблицы 6по товарумедная проволока сформируем исходные данные (таблица 29). Для построения такой таблицы используем инструмент Сводная таблица табличного процессора MicrosoftExcel (рис. Б.16).Таблица 29 – Сведения о поставках медной проволоки по месяцамМесяцКоличество поставок за месяцВнешнеторговый оборот за месяц, USDЯнварь6765658,2Февраль4617821,005Март6880914,195Апрель4538404,33Май3331513,71Июнь5618228,27Июль81257634,32Август6978657,795Сентябрь51016533,44Октябрь61071921,48Ноябрь4671987,25Декабрь3514782,96В анализе построим уравнение парной линейной регрессии, используя значения фактора, оказывающего влияние (x) и результативного признака (y). В данном случае фактором будет являться количество поставок за месяц, а результативным признаком – стоимостное выражение внешнеторгового оборота за месяц.Для построения уравнения линейной регрессии будем использовать инструмент «Регрессия» табличногопроцессораMSExcel. Для этого выполняем команду Анализ данных на вкладке Данные, далее выбираем инструмент Регрессия. В открывшемся диалоговом окне Регрессия устанавливаем параметры, как показано на рисункеБ.17.Уравнение парной линейной регрессии имеет общий вид:y = a0 + b1x1 .(16)В результатах анализа значения коэффициентов a0 и b1 – этокоэффициенты при y-пересечении и переменной x1. Полученные результаты анализа (таблица Б.18) представим в виде таблицы 30 и выпишем итоговое уравнение регрессии. Таблица 30 – Итоги регрессионной статистики и дисперсионного анализаКоэффициентЗначение коэффициентаР-Значениеa0-50755,4010,715b1164552,0290,0000864Коэффициент корреляции0,894–Значение коэффициента корреляции – это значение при Множественном R. Данный коэффициент показывает тесноту (силу) статистической взаимосвязи исследуемых величин. Чем ближе его значение к единице, тем сильнее линейная связь (зависимость) между исследуемыми величинами: в данном случае коэффициент корреляции достаточно близок к единице, следовательно, между количеством поставок и внешнеторговым оборотом по медной проволоке за месяц существует достаточно сильная статистическая связь, которая выражается уравнением парной линейной регрессии:y = –50755,401+164552,3029xВ результате анализа получили, что параметр значимость F равна 0,0000864 < 0,05 (0,05=1 – 0,95), следовательно, полученное уравнение линейной регрессии статистически значимо и между количеством поставок и внешнеторговым оборотом по медной проволоке за месяц существует линейная зависимость.Если i-ое значение P-значения меньше α=0,05, то i-ый коэффициент статистически значим и влияет на результативный признак. Из таблицы регрессионной статистики видно, что:Р-значение для а0 равно 0,715, т.е. больше α=0,05, а, следовательно, параметр а0 = –50755,401статистически незначим;Р-значение для b1 равно 0,0000864, т.е. меньше α=0,05, следовательно, параметр b1 = 164552,3029 статистически значим. [5, 6, 7]7. Прогнозирование внешнеторгового оборотаПрогнозирование является неотъемлемой частью планирования внешнеэкономической деятельности. Прогнозирование лежит в основе разработки планов работы и развития таможенной деятельности.Одной из простейших моделей, выражающих тенденцию развития (прогноза), является линейная функция, т.е. прямая вида:, (17)где -параметры уравнения; - период времени (месяц).Используя для расчётов MSExcel, данные параметры можно определить с помощью следующих функций:а0 – ОТРЕЗОК(у;t);а1 – НАКЛОН(у;t).Для линейной зависимости параметр рассматривают как обобщенный начальный уровень ряда; – сила связи, т.е. параметр, показывающий, насколько изменится результат при изменении времени на единицу. Таким образом, этот параметр можно представить как постоянный теоретический абсолютный прирост.В результате применения в табличном процессоре функций ОТРЕЗОК(у;t) и НАКЛОН(у;t) получаем следующие значения (рис. Б.19):а0 = 680268,305а1 = 14113,299Следовательно, тенденцию развития (прогноза), выражается линейной функцией вида:Результаты расчётов будут представлены в соответствующей форме (таблица 31), где значения графы y соответствуют значениям Внешнеторгового оборота за месяц из таблицы 29.y(t) рассчитываем по формуле: Среднее значение временного показателя t определяется по формуле (1).Таблица 31 – Форма для выполнения прогнозирования для товара медная проволокаtyy(t)(y – y(t))2t2(t – tcp)21765658,20694381,6045080353187130,252617821,01708494,9028221755653420,253880914,20722608,20125060787749912,254538404,33736721,50039329699764166,255331513,71750834,7981,7583E+11252,256618228,27764948,09721526707612360,2571257634,32779061,3962,29032E+11490,258978657,80793174,69434403980671642,2591016533,44807287,99343783657139816,25101071921,48821401,2926276036482710012,2511671987,25835514,5902674119099012120,2512514782,96849627,88911212100000014430,2513 863741,18874604900000016942,2514 877854,48677062800000019656,2515 891967,78579560700000022572,25∑––783892000000650143tcp6,5Для товарамедная проволока, используя данные из таблицы 31 и линейную функцию (17), составим прогноз развития внешнеторгового оборота на три ближайших месяца. В этом случае таблицу 38дополняем строками №13, 14 и 15, при этом ранее рассчитанные значения сумм и т.п. не пересчитываются, а прогноз рассчитываем для значений t, равных 13, 14 и 15, используя уравнение вида: .Для повышения определённости сделанного прогноза проведем интервальный прогноз. Для интервального прогноза для каждого значения t необходимо вычислить дисперсию ошибки независимой переменной , временная модель которой определяется выражением:, (18)где – корреляционный момент коэффициентов модели; σ2а, σ2b, σ20 – дисперсии ошибок коэффициентов:, (19), (20). (21)Расчеты по формулам (18) – (21) произведем в табличном процессоре Excel.Доверительные границы (верхняя и нижняя) для прогнозируемого внешнеторгового оборота определяются по формуле:,(22)где tβ – статистика Стьюдента, в среде MSExcel определяется с помощью функции СТЬЮДРАСПОБР(β;n–2). В данной курсовой работе принять β = 0,05.Итоговые значения представим в таблице 32.Таблица 32 – Результаты прогнозирования внешнеторгового оборота по товару медная проволокаМесяц (t)Объём внешнеторговогооборотаДоверительные границыинтервала прогнозированияфактический (y)прогнозный (y(t))нижняя (уН(t))верхняя (уВ(t))1765658,20694381,604355625,610331382617821,01708494,902412621,910043683880914,20722608,201466153,5979062,94538404,33736721,500514370,1959072,95331513,71750834,798554482,4947187,26618228,27764948,097582983946913,271257634,32779061,396597096,3961026,58978657,80793174,694596822,3989527,191016533,44807287,993584936,61029639101071921,48821401,292564946,6107785611671987,25835514,590539641,6113138812514782,96849627,889510871,9118838413–863741,188479796,8124768614–877854,486447141,1130856815–891967,785413368,11370567Данные таблицы 32 отразим графически в одной системе координат (рис. 11). По значениям прогнозного объёма внешнеторгового оборота и обеим доверительным границам строим графики, а фактические значения внешнеторгового оборота отображаем на графике точками.[5, 6, 7]Рисунок 11 – Результаты прогнозирования внешнеторгового оборота по товару медная проволокаЗаключениеВ ходе выполнения расчетно-аналитических задач, поставленных в рамках курсовой работы, были решены следующие практические задачи:1. Сформирован блок скорректированных стоимостных значений для товаров: пшеница, асбест, средства для бритья, масло подсолнечное, медная проволокадля Иркутскойобласти РФ.2. Проведен анализ уточнённых исходных данных с целью выявления товарно-стоимостной и региональной структуры внешнеторговых поставок.рассчитали основные статистические показатели по объёмам внешней торговли для товара пшеница, получили, что средний объем партии пшеницы составляет 20,321 т., индивидуальный объем партии пшеницы отличается от среднего значения объема партии пшениц(20,321 т.) на 4,218 т., установили что распределение объемов партий пшеницыможно считать нормальным, а полученную совокупность – однородной, т.к. коэффициент вариации 0,208 < 0,33;сформированы дискретные вариационные ряды данных по размеру экспортной/импортной поставки (по количеству поставляемого товара)асбеста и средств для бритья. В результате проведенного анализа построенных вариационных рядов получили, что чаще всего объем экспортной партииасбестасоставляет 14 тонн, объем импортной партии средств для бритья составляет 17 тонн. Также для каждого из рядов распределения построены гистограммы и кумуляты.сформированы многомерные ряды распределения данных по стоимости экспортной /импортной партии поставки (интервальный)асбестаи средств для бритья и стране-контрагенту (атрибутивный). Анализ сформированных рядов показал, что всего было осуществлено 60 экспортных поставок асбеста. При этом наибольшее количество поставок асбеста осуществлено вМолдову (16 поставок), наименьшее – в Грузию (8 поставок). При этом 19 поставок было осуществлено по стоимости от 7599,98 до 9411,75 USD.Также было осуществлено 60 импортных поставок средств для бритья. При этом наибольшее количество поставок средств для бритья осуществлено изКитая и Великобритании (по 12 и 11 поставок соответственно), наименьшее – из Финляндии (8 поставок). При этом 15 поставок было осуществлено по стоимости от 109202,5 до 133629,38 USD и14 поставок от 158056,25 до 182483,13 USD.3. Проведен анализ внешнеторговых поставок в системе специальной таможенной статистики – сформированы атрибутивные ряды данных по количеству ежемесячно оформленных деклараций (поставок товаров) и по применённым таможенным процедурам. Анализ сформированного атрибутивного ряды данных по количеству ежемесячно оформленных деклараций показал, что наибольшее количество деклараций, по сравнению с другими месяцами, было оформлено в августе. Из атрибутивного ряда данных по применённым таможенным процедурам видно, что наибольшее количество – 90 деклараций было оформлено на процедуру Экспорт(10), наименьшее количество – 2 декларацийоформлено на Временный ввоз (53). На товарыпшеница и масло подсолнечное были оформлены декларации девяти видов таможенных процедур, на асбест, средства для бритья и медную проволоку – всегопо три вида деклараций.4. Сформированы и заполнены формы учёта внешнеторговой деятельности в соответствии с порядком ведения таможенной статистики внешней торговли РФ по субъектам РФ. Анализ сформированных форм показал, что странами с наибольшим удельным весом в суммарном объеме экспорта являются Украина, Германия, Польша и Великобритания.Странами с наибольшим удельным весом в суммарном объеме импорта за год являются Китай, Турция, Германия и Великобритания.Наиболее значимыми торговыми партнерами Иркутскойобласти РФ среди стран СНГ является Украина, из стран дальнего зарубежья – Германия, Польша,Великобритания, Китай и Турция.Из таблиц, построенных по товарной структуре экспорта и импорта видно, что в экспорте и импорте Иркутскойобласти РФ преобладают товары из группы продукции химической промышленности, каучук (28–40).Объем внешнего товарооборота со странами дальнего зарубежьяпочти в 40 раз выше товарооборота со странами СНГ.Данные сальдо внешнеторгового баланса субъекта Российской Федерации по товарным группам во взаимосвязи с группировками стран показали, что со странами СНГ и со странами дальнего зарубежья по отдельности объемы импорта превышают объемы экспорта.5. На основе индексного метода проведен расчёт и анализ динамики объемов внешнеторгового оборота и уровня средних цен по группам товаров:в большинстве месяцев (за исключением, февраля, марта, мая и ноября) по сравнению с предыдущим месяцем наблюдалось увеличение объемов товарооборота по маслу подсолнечному. Иная картина наблюдается в сравнении с базисным месяцем – январем: только в октябре месяце наблюдается увеличение объемов товарооборота по маслу подсолнечному, а в остальные периоды наблюдается значительное снижение объемов товарооборота. При этом наибольший спад в объемах внешнеторгового оборота по маслу подсолнечному наблюдался в мае и ноября – об этом свидетельствуют и цепные и базисные показатели темпово роста и прироста. По сравнению с апрелем в мае объем товарооборота снизился на 70,6% или на 108482 USD, а по сравнению с октябрем в ноябре – на 64,2% или 52155 USD. Наибольший прирост в объемах внешнеторгового оборота по маслу подсолнечному наблюдался в октябре – об этом свидетельствуют и цепные и базисные показатели темпово роста и прироста. По сравнению с предыдущим периодом в октябре объем товарооборота увеличился на 86% или 112238 USD, а по сравнению с январем в октябре – на 74,8% или 103962 USD.рассчитаны основные показатели изменения средних цен на товары: в среднем за один месяц внешнеторговый оборот по маслу подсолнечному составляет 95003,23USD; за год внешний товарооборот по маслу подсолнечному уменьшился на 1156,89 USD; в среднем за год внешнеторговый оборот по маслу подсолнечномуувеличился в 0,991 раза или на 99,1%.Средняя цена (стоимость 1 тонны)асбеста составляет 583USD, а средств для бритья – 8856–8862USD, при этом в течение года средние цены на оба товара (асбест, средства для бритья) в каждом из кварталов по сравнению с предыдущим постоянно росли.6. Выполнен корреляционно-регрессионный анализ внешнеторгового оборота. Получили, что коэффициент корреляции, равный 0,894, достаточно близок к единице, следовательно, между количеством поставок и внешнеторговым оборотом по товару медная проволока за месяц существует достаточно сильная статистическая связь, которая выражается уравнением парной линейной регрессии:y = –50755,401+164552,3029xВ результате анализа получили, что полученное уравнение линейной регрессии статистически значимо и между количеством поставок и внешнеторговым оборотом по товару медная проволока за месяц существует линейная зависимость.7. Составлен прогноз развития внешнеторгового оборота на ближайшие периоды (13, 14 и 15) с помощью рассчитанного тренда развития (прогноза), выраженного линейной функцией вида:Результаты расчетов представлены графически на единой диаграмме-графике.Библиографический списокТаможенный кодекс Таможенного союзаФедеральный закон № 311-ФЗ «О таможенном регулировании в РФ»Приказ ФТС РФ от 19.02.2013 г. № 311 «Об утверждении порядка ведения таможенной статистики внешней торговли Российской Федерации по субъектам Российской Федерации»Решение Комиссии Таможенного союза от 28.01.2011 г. № 525 «О Единой методологии ведения таможенной статистики внешней торговли и статистики взаимной торговли государств-членов Таможенного союза»Афонин П.Н. Таможенная статистика: учебное пособие / П.Н. Афонин. – СПб.: ИЦ Интермедия, 2012. – 159 с.Беляева Е.Н. Таможенная статистика: Учебное пособие / Е.Н. Беляева, О.Е. Кудрявцев; Под ред. профессора С.Н. Гамидуллаева. – СПб: Троицкий мост, 2012. – 160 с.Терехов В.А. Таможенная статистика в условиях функционирования Таможенного союза: Учебное пособие / В.А. Терехов, В.Н. Москаленко, Е.В, Родительская, И.М. Турланова. – СПб.: Троицкий мост, 2013. – 160 с.Базы данных: ТН ВЭД ЕАЭС. Коды ТН ВЭД, ставки пошлин, особенности оформления [Электронный ресурс:] – Свободный доступ из сети Интернет – http://www.tks.ru/db/tnved/treeОфициальный сайт Федеральной таможенной службы [Электронный ресурс:] – Свободный доступ из сети Интернет – www.customs.ruПриложенияПриложение АИсходные данныеТаблица А.1 – Наименование товаров для анализаПредпоследняя цифра в номере вариантаНаименование товаров1ПшеницаАсбестСредства для бритьяМасло подсолнечноеМедная проволокаТаблица А.2 – Субъекты РФНомер вариантаНаименование субъекта РФРегиональный коэффициент16Иркутская область1,14Таблица А.3 – Условные обозначения для таможенных процедур в динамических рядах данных по поставкам товаров№ п/пКод процедурыНазвание таможенной процедуры140Выпуск для внутреннего потребления252Переработка для на таможенной территории361Реимпорт497Отказ в пользу государства553Временный ввоз610Экспорт 731Реэкспорт821Переработка вне таможенной территории923Временный вывоз1093УничтожениеТаблица А.4 – Спецификации товаровНаименование товараСпецификация товараПшеницаТвёрдая, не семеннаяМасло подсолнечноеВ первичной упаковкеАсбест–Средства для бритья–Медная проволокаЛатуньПриложение БРисунок Б.1 – Расчет статистических характеристик для товара пшеницаТаблица 2.1 – Статистическая форма учета перемещения товара пшеницаРегистрационный номерПШ-521. ОтправительООО Злакиул. Злаковая, 45Москва, Россия4. Направление перемещенияЭК7. Код валюты цены товара6435. Торгующая странаРоссия RU8. Страна отправленияРоссия RU2. ПолучательООО ХлебушекХлебозаводской пр-д, 198Алматы, Казахстан6. Страна назначенияКазахстан KZ9. Вид транспорта на границе313. Лицо, ответственное за финансовое урегулированиеООО Злакиул. Злаковая, 45Москва, Россия10. Документы счёт-фактура (инвойс) № INV 1015004528.11.2012CMR-накладная № 654822928.11.201211. Код товара12. Описание товара13. Цена товара16. Вес нетто, кг1001190000Пшеницатвёрдая, не семенная530026000,0014. Статистическая стоимость (в долларах США)5335,217. Статистическая стоимость (в рублях)373464,0015. Страна происхожденияКитайCN18. Дополнительные единицыТаблица 2.2 – Статистическая форма учета перемещения товара асбестРегистрационный номерАБ-371. ОтправительООО ХимТоргул. Химическая, 158Минск, Беларусь4. Направление перемещенияИМ7. Код валюты цены товара1125. Торгующая странаБеларусь BY8. Страна отправленияБеларусь BY2. ПолучательООО СтройБереговая, 154Москва, Россия6. Страна назначения9. Вид транспорта на границе313. Лицо, ответственное за финансовое урегулированиеООО СтройБереговая, 154Москва, Россия10. Документы счёт-фактура (инвойс) № INV 10150046 08.08.2012CMR-накладная № 6548212 08.08.201211. Код товара12. Описание товара13. Цена товара16. Вес нетто, кг2524900000Асбест1480025000,0014. Статистическая стоимость (в долларах США)14847,07517. Статистическая стоимость (в рублях)1039295,2515. Страна происхожденияБеларусь BY18. Дополнительные единицыТаблица 2.3 – Статистическая форма перемещения товара средства для бритьяРегистрационный номерСБ-441. ОтправительООО Косметикул. Набережная, 78Москва, Россия4. Направление перемещенияЭК7. Код валюты цены товара6435. Торгующая странаРоссия RU8. Страна отправленияРоссия RU2. ПолучательООО Парфюмул. Луговая, 45Алматы, Казахстан6. Страна назначенияКазахстан KZ9. Вид транспорта на границе313. Лицо, ответственное за финансовое урегулированиеООО Косметикул. Набережная, 78Москва, Россия10. Документы счёт-фактура (инвойс) № INV 10150087 17.09.2012CMR-накладная № 6548265 17.09.201211. Код товара12. Описание товара13. Цена товара16. Вес нетто, кг3307100000Средство для бритья Nivea20600022000,0014. Статистическая стоимость (в долларах США)20691017. Статистическая стоимость (в рублях)1448370015. Страна происхожденияГерманияDE18. Дополнительные единицыТаблица 2.4 – Статистическая форма учета перемещения товара масло подсолнечноеРегистрационный номерМЛ-471. ОтправительООО Солнечныйул. Полевая, 124Москва, Россия4. Направление перемещенияЭК7. Код валюты цены товара6435. Торгующая странаРоссия RU8. Страна отправленияРоссия RU2. ПолучательООО Перекрестокул. Театральная, 79Алматы, Казахстан6. Страна назначенияКазахстан KZ9. Вид транспорта на границе313. Лицо, ответственное за финансовое урегулированиеООО Солнечныйул. Полевая, 124Москва, Россия10. Документы счёт-фактура (инвойс) № INV 10150082 14.10.2012CMR-накладная № 6548260 14.10.201211. Код товара12. Описание товара13. Цена товара16. Вес нетто, кг1512119901Масло подсолнечное «Здрава»4670028000,0014. Статистическая стоимость (в долларах США)46730,8817. Статистическая стоимость (в рублях)3271161,615. Страна происхожденияУкраинаUK18. Дополнительные единицыТаблица 2.5 – Статистическая форма учета перемещения товара медная проволокаРегистрационный номерМП-471. ОтправительООО Никельул. Производственная, 189Алматы, Казахстан4. Направление перемещенияИМ7. Код валюты цены товара1125. Торгующая странаКазахстан KZ8. Страна отправленияБеларусь KZ2. ПолучательООО Кабель-ЭлектроКазанская, 183Москва, Россия6. Страна назначения9. Вид транспорта на границе313. Лицо, ответственное за финансовое урегулированиеООО Кабель-ЭлектроКазанская, 183Москва, Россия10. Документы счёт-фактура (инвойс) № INV 10150014 25.09.2012CMR-накладная № 6548212 25.09.201211. Код товара12. Описание товара13. Цена товара16. Вес нетто, кг7408210000Медная проволока (латунь)28340029000,0014. Статистическая стоимость (в долларах США)283456,4417. Статистическая стоимость (в рублях)19841950,815. Страна происхожденияБеларусь BY18. Дополнительные единицыРисунок Б.3 – Дискретный вариационный ряд данных для товара асбестРисунок Б.4 – Дискретный вариационный ряд данныхдля товара средства для бритьяРисунок Б.5 – Многомерный ряд распределения асбеста по стоимости партии поставки и стране-контрагентуРисунок Б.6 – Многомерный ряд распределения средства для бритья по стоимости партии поставки и стране-контрагентуРисунок Б.7 –Сводная таблица по товарам и таможенным процедурамРисунок Б.8 – Сводная таблица по обороту экспортаРисунок Б.9 – Сводная таблица по обороту импортаРисунок Б.10 – Сводная таблица по обороту экспорта и импортаРисунок Б.11 – Сводная таблица экспорта по странам и товарамРисунок Б.12 – Сводная таблица удельного веса экспорта и импорта по странам и товарамРисунок Б.13 – Сводная таблица товарооборота по месяцам для товара масло подсолнечноеРисунок Б.14 – Расчет показателей динамикиРисунок Б.15 – Ежеквартальная динамика уровня цен на товары асбест и средства для бритьяРисунок Б.16 – Товарооборот по товарумедная проволока по месяцамРисунок Б.17 – Диалоговое окно РегрессияРисунок Б.18 – Регрессионная статистикаРисунок Б.19 –Расчет параметров тренда