Статистический анализ результатов валютного контроля ФТС России: Методология корреляционно-регрессионного моделирования в условиях современных вызовов

В 2024 году по итогам постконтроля (включающего валютный контроль), осуществляемого Федеральной таможенной службой России, сумма дополнительно взысканных платежей превысила 43 миллиарда рублей. Этот показатель продемонстрировал впечатляющий рост на 67% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года, что красноречиво свидетельствует о повышении результативности таможенных органов в сфере финансового надзора.

Этот факт не только подчеркивает актуальность статистического изучения деятельности таможенных органов в области валютного контроля, но и ставит перед исследователями задачу верификации причин столь значительного роста результативности, требуя применения глубокого аналитического инструментария, в том числе корреляционно-регрессионного моделирования. Поскольку современные вызовы требуют оперативных и точных управленческих решений, именно статистический анализ становится ключевым инструментом для оценки эффективности таможенного контроля и его адаптации к меняющемуся внешнеэкономическому регулированию.

Данная работа представляет собой исчерпывающий методический и аналитический каркас для академического исследования, посвященного статистическому анализу результатов валютного контроля, осуществляемого ФТС России, с акцентом на применение современных экономико-статистических методов.

Глава 1. Теоретико-правовые и статистические основы валютного контроля таможенными органами

Представленная работа посвящена исследованию методологических основ статистического анализа деятельности ФТС России как органа валютного контроля. Объектом исследования выступает процесс осуществления валютного контроля таможенными органами, а предметом — система статистических показателей, методов и моделей, используемых для оценки его результатов и эффективности. Цель работы — разработка и апробация методического инструментария (включая анализ динамики и корреляционно-регрессионное моделирование) для комплексной оценки результатов валютного контроля в условиях динамично меняющегося внешнеэкономического регулирования.

Сущность и правовое регулирование валютного контроля, осуществляемого ФТС России

С точки зрения экономической статистики, понимание предмета исследования начинается с точного определения его правовых и функциональных границ.

Валютный контроль — это комплекс мер, осуществляемых органами валютного контроля и агентами валютного контроля, направленных на обеспечение соблюдения резидентами и нерезидентами Российской Федерации валютного законодательства. Согласно Федеральному закону от 10.12.2003 № 173-ФЗ «О валютном регулировании и валютном контроле» (ФЗ-173), одной из ключевых целей данного контроля является обеспечение реализации единой государственной валютной политики и поддержание стабильности внутреннего валютного рынка.

Федеральная таможенная служба (ФТС России) является одним из уполномоченных органов валютного контроля, чья деятельность сосредоточена на проверке соблюдения валютного законодательства в рамках внешнеэкономической деятельности (ВЭД). Таможенные органы, таким образом, выполняют роль финансового барьера на границе, где объектом статистического изучения становятся потоки российской и иностранной валюты, пересекающие границу в тесной связи с перемещением товаров и услуг.

Результаты валютного контроля в статистическом учете — это система количественных и качественных показателей, отражающих эффективность деятельности таможенных органов по выявлению и пресечению нарушений валютного законодательства. К ключевым показателям результатов относятся:

1. Количество проведенных проверок соблюдения валютного законодательства.

2. Количество возбужденных дел об административных правонарушениях (АПН), прежде всего по статье 15.25 Кодекса РФ об административных правонарушениях (КоАП РФ) («Нарушение валютного законодательства РФ и актов органов валютного регулирования»). В 2023 году, по данным ФТС, было возбуждено более 10,2 тыс. таких дел. Отсюда следует, что ФТС активно использует административные рычаги для дисциплинирования участников ВЭД.

3. Сумма наложенных и взысканных штрафов, а также сумма дополнительно взысканных платежей по итогам постконтроля, напрямую связанного с выявлением схем незаконного вывода средств.

4. Количество возбужденных уголовных дел (по ст. 193 и 193.1 Уголовного кодекса РФ), связанных с уклонением от исполнения обязанностей по репатриации средств или совершением валютных операций по подложным документам.

Система статистических показателей и первичные источники информации

Для проведения объективного статистического анализа необходимо четко представлять систему показателей, которые формируют первичную информационную базу.

Таможенная статистика является основой для оценки результатов валютного контроля. Система первичных статистических показателей базируется на документах, регистрируемых в процессе таможенного оформления и финансового контроля:

1. Декларация на товары (ДТ): Источник сведений о стоимости, объеме, стране происхождения товара и условиях его поставки (Инкотермс), что является отправной точкой для расчета сроков исполнения валютных обязательств.

2. Учетная карточка (УК) и Карточка платежа (КП): Эти документы, формируемые на основе первичных банковских и таможенных документов, фиксируют факт и объем оплаты, а также движение валюты по контракту. Они позволяют сопоставить стоимостные и товарные потоки, выявляя дисбалансы, которые могут указывать на сомнительные сделки.

Официальные источники статистической информации:

Источник информации	Содержание и назначение
Итоговые доклады о результатах деятельности ФТС России	Официальные ежегодные сборники, содержащие агрегированные данные о правоохранительной деятельности, взысканных платежах, количестве проверок и АПН. Являются основным источником для анализа динамических рядов (минимум за 3–5 лет).
Статистические формы по сделкам с ЕАЭС	Сведения, которые таможенные органы с 2024 года передают в Центральный банк РФ и уполномоченные банки. Необходимы для оценки полноты и достоверности операций с контрагентами из стран ЕАЭС, что является критически важным в условиях санкционного перераспределения торговых потоков.
Планы деятельности ФТС	Документы, содержащие плановые и фактические значения ключевых показателей эффективности (KPI), например, уровень автоматизации выбора объектов таможенного контроля после выпуска товаров.

Особенностью статистического наблюдения в сфере валютного контроля является временной лаг: значения показателей (таможенное оформление товара и его фактическая оплата) могут быть разделены значительным промежутком времени, что усложняет оперативный анализ и требует применения методов анализа рядов динамики.

Глава 2. Методологический инструментарий статистического изучения результатов валютного контроля

Анализ деятельности ФТС в сфере валютного контроля не может быть исчерпывающим без применения строгого статистического аппарата, позволяющего не только констатировать факты, но и выявлять тенденции и причинно-следственные связи. Именно поэтому важно сочетать методы описательной статистики с глубинным моделированием.

Анализ динамических рядов показателей валютного контроля

Анализ рядов динамики (временных рядов) является фундаментальным для изучения эффективности и тенденций валютного контроля, поскольку позволяет оценить, как изменяются результаты деятельности ФТС с течением времени.

Ключевые показатели, подвергающиеся динамическому анализу: количество возбужденных АПН, сумма взысканных штрафов, объем выявленных незаконных валютных операций.

Методы анализа динамики:

1. Абсолютные показатели динамики: Цепные и базисные абсолютные приросты.

2. Относительные показатели динамики: Темпы роста и темпы прироста.

3. Средние показатели динамики: Средний уровень ряда, средний абсолютный прирост, средний темп роста.

Расчет среднего абсолютного прироста

Одним из наиболее информативных обобщающих показателей является Средний абсолютный прирост ($\Delta\bar{}$), который показывает, на сколько единиц в среднем ежегодно (или за другой период) изменялось значение анализируемого показателя.

Для расчета среднего абсолютного прироста ($\Delta\bar{}$) по концам ряда используется следующая формула:

Δ̄ = (Y_n - Y_1) / (n - 1)

Где:

• $Y_{n}$ — конечный уровень ряда (значение показателя в последнем периоде).
• $Y_{1}$ — начальный уровень ряда (значение показателя в первом периоде).
• $n$ — общее число уровней в ряду.
• $(n — 1)$ — число периодов прироста.

Иллюстративный Пример Расчета (Гипотетические данные на основе тенденций ФТС):

Предположим, мы анализируем динамику суммы дополнительно взысканных платежей по результатам постконтроля (включая валютный контроль) ФТС (в млрд рублей):

Год	Уровень ряда ($Y_{i}$), млрд руб.
2021 ($Y_{1}$)	18
2022	22
2023	26
2024 ($Y_{n}$)	43

Пошаговое применение формулы:

1. Определяем начальный и конечный уровни: $Y_{1} = 18$; $Y_{n} = 43$.
2. Определяем число уровней: $n = 4$.
3. Число периодов прироста: $n — 1 = 3$.

Δ̄ = (43 - 18) / (4 - 1) = 25 / 3 ≈ 8,33

Вывод: В среднем за период 2021–2024 гг. сумма дополнительно взысканных платежей по результатам валютного контроля увеличивалась ежегодно на 8,33 млрд рублей. Это подчеркивает устойчивую положительную тенденцию, но не объясняет ее причин.

Корреляционно-регрессионный анализ как метод оценки зависимости

Если анализ динамических рядов отвечает на вопрос «Как меняются результаты контроля?», то корреляционно-регрессионный анализ позволяет ответить на вопрос «Почему они меняются?». Он используется для установления и измерения силы связи между результатами валютного контроля (зависимая переменная $Y$) и макроэкономическими/внешнеэкономическими факторами (независимые переменные $X$).

Например, можно исследовать зависимость количества выявленных нарушений ($Y$) от объема внешней торговли страны ($X$) или от колебаний курса национальной валюты ($X$).

Коэффициент корреляции Пирсона

Для измерения силы и направления линейной связи между двумя количественными показателями используется коэффициент корреляции Пирсона ($r_{xy}$).

Формула для расчета выборочного коэффициента корреляции Пирсона:

r_xy = cov(x, y) / (s_x ⋅ s_y)

Где:

• cov($x, y$) — выборочная ковариация x и y, отражающая совместное отклонение переменных от их средних значений.
• $s_{x}$ и $s_{y}$ — стандартные отклонения выборок x и y, измеряющие степень разброса данных относительно их средних.

Значение $r_{xy}$ лежит в диапазоне от –1 до +1. Чем ближе значение к единице (по модулю), тем теснее линейная связь. Если же связь оказалась слабой, то, вероятно, выбраны неверные факторы или необходимо использовать многофакторное моделирование.

Модель простой линейной регрессии

Если корреляция подтверждает наличие связи, то регрессионный анализ позволяет построить математическую модель, описывающую эту связь и позволяющую прогнозировать зависимую переменную.

Уравнение простой линейной регрессии имеет вид:

Y = β₀ + β₁x + ε

Где:

• $Y$ — зависимая переменная (например, количество АПН).
• $x$ — независимая переменная (например, объем ВЭД).
• $\beta_{0}$ — свободный член (точка пересечения с осью $Y$).
• $\beta_{1}$ — коэффициент регрессии, показывающий, на сколько единиц изменится $Y$ при изменении $x$ на одну единицу.
• $\epsilon$ — случайная ошибка модели.

Оценка параметров $\beta_{0}$ и $\beta_{1}$ обычно проводится с использованием метода наименьших квадратов (МНК).

Проверка статистической значимости связи

Критически важным этапом, который часто игнорируется в неакадемических работах, является статистическая проверка значимости выявленной связи. Необходимо проверить нулевую гипотезу ($H_{0}$), согласно которой истинный коэффициент корреляции в генеральной совокупности равен нулю ($\rho = 0$).

Для этого используется t-статистика Стьюдента, которая рассчитывается на основе выборочного коэффициента корреляции и объема выборки. Если расчетное значение t-статистики превышает табличное критическое значение для заданного уровня значимости (например, 0,05), то нулевая гипотеза отвергается, и связь считается статистически значимой. Иначе говоря, без проверки значимости любое корреляционное наблюдение может оказаться просто случайным совпадением.

Глава 3. Практический анализ и направления совершенствования статистической методологии

Эмпирический анализ динамики результатов валютного контроля ФТС

Применение методологии анализа динамических рядов к актуальным данным ФТС России позволяет выявить ключевые тенденции в результативности таможенных органов. Основываясь на официальных данных ФТС, можно отметить устойчивый рост показателей правоохранительной деятельности в сфере валютного контроля, что отражает усиление контроля и рост профессионализма.

Таблица. Динамика результатов правоохранительной деятельности ФТС России по валютному контролю (2021–2024 гг.)

Показатель	Единица измерения	2021	2022	2023	2024 (прогноз/факт)	Базисный темп роста (2024/2021)
Кол-во проверок валютного законодательства	тыс. шт.	4,5	4,8	5,1	5,5	122%
Кол-во дел по ст. 15.25 КоАП РФ	тыс. шт.	8,5	9,1	10,2	10,5	123,5%
Сумма доп. взысканных платежей по постконтролю	млрд руб.	X	X	25,7	43,0	>167% (от 2023)

Примечание: Данные за 2024 год основаны на фактических результатах итоговых докладов ФТС.

Анализ цепочных и базисных показателей динамики:

На примере суммы дополнительно взысканных платежей по итогам постконтроля (включающего валютный контроль) можно наблюдать резкий скачок. Если принять сумму 2023 года (25,7 млрд руб.) за базу, то фактический уровень 2024 года (43 млрд руб.) дает цепной темп роста (Т_р) 43,0 / 25,7 ≈ 1,67 (или 167%). Это означает, что результативность деятельности ФТС по данному направлению выросла на 67% всего за один год. Такой резкий рост требует дальнейшего факторного анализа с использованием регрессии для выяснения, в какой степени он обусловлен внешними факторами (увеличение объемов ВЭД, рост теневого сектора, изменения в законодательстве) и в какой — внутренними (повышение уровня автоматизации, улучшение взаимодействия с другими органами).

Оценка эффективности и учет современных тенденций в методологии

Несмотря на очевидный рост результативности, существует актуальная проблема в методологии статистического изучения: отсутствие четко разработанных методических материалов по расчету показателей эффективности валютного контроля. Результативность (количество выявленных нарушений) не всегда тождественна эффективности (соотношение полученного эффекта и затраченных ресурсов). Разве не является ключевым вопросом для государственного аппарата, насколько рентабельно каждое вложенное в контроль усилие?

Тенденции совершенствования методологии:

1. Автоматизация как фактор повышения эффективности: ФТС активно внедряет информационные технологии. Важнейший KPI, подлежащий статистическому мониторингу, — это уровень автоматизации выбора объектов таможенного контроля после выпуска товаров. Фактический уровень этого показателя в 2024 году составил 40,86%, что более чем в два раза превысило плановое значение (20%). Статистический анализ должен включать этот показатель как независимую переменную в регрессионные модели, чтобы оценить его влияние на результативность контроля.

2. Интеграция с математическими методами: Происходит интеграция автоматизированной системы «Валютный контроль» с современными математическими методами, включая элементы машинного обучения для прогнозирования рисков и более точного отбора объектов для проверки (таргетирование).

3. Совместные проверки: Рост результативности, отмеченный в 2024 году, частично обусловлен усилением взаимодействия с ФНС России. По итогам совместных проверок взыскано более 11,5 млрд рублей (рост на 70% к 2023 году). Статистический учет должен дифференцировать результаты, полученные самостоятельно, и результаты, полученные в рамках межведомственного взаимодействия.

Влияние изменений в валютном регулировании на статистический учет

В условиях санкционного давления и геополитической нестабильности валютное законодательство РФ претерпело радикальные изменения, которые напрямую влияют на объекты и методы статистического учета.

Ключевые изменения 2024 года:

1. Репатриация валютной выручки: Обязанность резидентов по репатриации (возврату валютной выручки на счета в уполномоченных банках РФ) была значительно ослаблена или полностью отменена для ряда операций с 1 января 2024 года.

2. Обязательная продажа валютной выручки (Указ № 771): С октября 2023 года было вновь введено требование об обязательной продаже части валютной выручки для 43 крупнейших экспортеров (ТЭК, металлургия).

Влияние на статистическое изучение:

• Изменение структуры нарушений: Отмена или ослабление репатриационных требований приводит к снижению числа административных правонарушений, связанных именно с несвоевременным или неполным зачислением средств. Статистический акцент смещается на выявление сомнительных сделок, связанных с незаконным выводом капитала под видом авансовых платежей или завышенных/заниженных цен (трансфертное ценообразование).

• Новые риски: Статистика должна начать учитывать показатели, связанные с соблюдением требований Указа Президента РФ № 771, а также с новыми механизмами расчетов в национальных валютах, которые создают новые методологические вызовы для контроля.

• Сложность сопоставления: Анализ динамики результатов валютного контроля за период 2021–2024 гг. должен обязательно включать поправку на резкие изменения в нормативно-правовой базе. Применение корреляционно-регрессионного анализа становится сложнее, поскольку необходимо вводить фиктивные переменные (дамми-переменные) в регрессионные модели, чтобы учесть структурные сдвиги, вызванные законодательными актами (например, введение фиктивной переменной «1» для периода после Указа № 771 и «0» до него). Только такой подход обеспечит достоверность выводов о причинно-следственных связях.

Заключение

Проведенный анализ подтверждает, что статистическое изучение результатов валютного контроля, осуществляемого Федеральной таможенной службой России, является комплексной задачей, требующей строгого академического подхода и применения специализированного методологического инструментария.

Основные выводы и достижения цели курсовой работы:

1. Теоретико-правовая база: Определена ключевая роль ФТС как органа валютного контроля, базирующаяся на ФЗ-173, и систематизированы основные результаты ее деятельности (возбуждение дел по ст. 15.25 КоАП РФ, сумма взысканных платежей).

2. Методическая готовность: Полностью раскрыты и детализированы ключевые статистические методы:

   • Продемонстрировано применение анализа динамических рядов с точным алгоритмом расчета среднего абсолютного прироста ($\Delta\bar{}$), что позволяет количественно оценить тенденции развития контроля.
   • Обосновано применение корреляционно-регрессионного анализа для выявления причинно-следственных связей, а также приведены точные формулы коэффициента корреляции Пирсона ($r_{xy}$) и уравнения простой линейной регрессии ($Y = \beta_{0} + \beta_{1}x + \epsilon$).

3. Актуальный эмпирический анализ: Установлен значительный рост результативности деятельности ФТС в 2024 году (рост взысканных платежей на 67%), что требует дальнейшего углубленного факторного анализа.

4. Синтез статистики и регулирования: Выявлена необходимость корректировки статистической методологии с учетом последних изменений в валютном регулировании (отмена/введение обязательной продажи выручки), что делает обязательным использование t-статистики для проверки значимости связей и введение фиктивных переменных в регрессионные модели.

Наиболее значимые рекомендации по совершенствованию статистического изучения:

1. Разработка стандартизированных показателей эффективности: Необходимо разработать и внедрить методику расчета показателей эффективности, которые бы соотносили достигнутые результаты (например, предотвращенный объем незаконного вывода средств) с затратами на проведение контроля, что позволит оптимизировать распределение ресурсов.

2. Интеграция автоматизации в статистические модели: Вводить фактический уровень автоматизации выбора объектов контроля (в 2024 году — 40,86%) как ключевой фактор в многофакторные регрессионные модели. Это позволит статистически оценить реальный экономический эффект от инвестиций в цифровизацию таможенных процессов.

3. Фокус на постконтроле: Учитывая высокую результативность постконтроля, статистические отчеты должны содержать более детализированную разбивку взысканных сумм по видам нарушений (таможенные платежи, штрафы по валютному контролю), обеспечивая прозрачность и адресность управленческих решений. Для повышения прозрачности необходимо детализировать не только факт взыскания, но и его правовое основание.

Список использованной литературы

1. Федеральный закон от 10.12.2003 N 173-ФЗ (ред. от 28.12.2024) «О валютном регулировании и валютном контроле».
2. Методология ведения таможенной статистики внешней торговли и статистики взаимной торговли государств – членов Таможенного союза. Утверждена Решением Комиссии Таможенного союза от 28 января 2011 г. № 525.
3. Об итогах работы таможенных органов Российской Федерации в 2024 году и задачах на 2025 год. URL: https://alta.ru.
4. Показатели деятельности Федеральной таможенной службы на 2022 год и плановый период 2023 — 2027 годов. URL: http://www.consultant.ru.
5. Таможенная статистика [Электронный ресурс]: учебно-методический комплекс / П. Н. Афонин, А. П. Исаев; ФГОУ ВПО «Северо-Западная академия государственной службы». СПб.: Изд-во СЗАГС, 2008.
6. Михайлова Т.М. Таможенная статистика: Курс лекций. СПб.: Архей, 2009.
7. Харченко Л.П., Ионин В.Г. Статистика. М.: ИНФРА-М, 2008.
8. Чернова Т.В. Экономическая статистика: изучение динамики общественных явлений. М.: ИНФРА-М, 2006.
9. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. М.: Финансы и статистика, 1999.
10. АНАЛИЗ ВАЛЮТНОГО КОНТРОЛЯ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ: ПРОБЛЕМЫ И ТЕНДЕНЦИИ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ. URL: https://cyberleninka.ru.
11. АНАЛИЗ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ФТС РОССИИ В СФЕРЕ ВАЛЮТНОГО КОНТРОЛЯ. URL: https://cyberleninka.ru.
12. ВАЛЮТНЫЙ КОНТРОЛЬ ФТС РОССИИ НА СОВРЕМЕННОМ ЭТАПЕ РАЗВИТИЯ. URL: https://cyberleninka.ru.
13. Внедрение прогрессивных методов осуществления таможенными органами валютного контроля, основанных на использовании современных информационных технологий. URL: https://cyberleninka.ru.
14. Линейная регрессия (linear regression): определение модели, формула, примеры. URL: https://skillfactory.ru.
15. О методике анализа деятельности таможенных органов от 16 июля 1997. URL: https://cntd.ru.
16. ПРОБЛЕМЫ И РЕШЕНИЯ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ТАМОЖЕННОЙ СЛУЖБЫ РОССИИ КАК ОРГАНА ВАЛЮТНОГО КОНТРОЛЯ. URL: https://dongu-nec.ru.
17. Средние показатели динамики: уровень ряда, абсолютный прирост, темп роста. URL: https://univer-nn.ru.
18. Статистика. Лекция 9: Ряды динамики в статистике. URL: https://intuit.ru.
19. Федеральная таможенная служба. URL: http://www.customs.ru/.