Размещено на http://www.allbest.ru/

Федеральное агентство по образованию

Всероссийский заочный финансово-экономический институт

Кафедра Статистики

Курсовая работа

по дисциплине: Статистика

на тему: Индексный метод в статистическом изучении цен

Москва 2010 г.

Введение

Цена - многофункциональное экономическое явление, ведущая рыночная категория. Изменение цены часто влечет за собой серьезнейшие социальные, экономические, а также политические последствия. Поэтому во всесторонней и объективной информации о ценах, в глубоком анализе закономерностей и тенденций их изменения заинтересовано все общество, а не только властные структуры и маркетинговые службы. С другой стороны, цена - сумма денег, уплачиваемая за единицу товара, эквивалент обмена товара на деньги.

Цены, процессы их образования и изменения представляют собой предмет статистического исследования. Статистика цен - самостоятельный блок, входящий как составная часть в статистику рынка и соответственно в социально-экономическую статистику. Поэтому в органах государственной статистики сформирована самостоятельная служба статистики цен.

Овладение статистической методологией - одно из непременных условий познания конъюнктуры рынка, изучение тенденций и прогнозирования спроса и предложения, принятия оптимальных решений на всех уровнях коммерческой деятельности на рынке товаров и услуг. Кроме того, статистика цен играет немаловажную роль для принятия решений и в макроэкономике.

Статистика цен решает следующие задачи:

- анализ динамики цен;

- изучение структуры цен;

- изучение региональных различий цен;

- изучение колеблемости цен;

- анализ сезонности;

- изучение соотношения цен на различные товары и т.д.

В данной работе рассматриваются понятие и сущность цен, задачи статистики цен, система показателей статистики цен, принципы и методы регистрации цен, методы расчета и анализа индексов цен.

Для раскрытия теоретической части работы использовались материалы учебной литературы и периодических изданий, разработанные ведущими специалистами в области статистики и экономистами.

Кроме того, выполнены расчетная и аналитическая части, что позволило овладеть инструментарием анализа динамики цен.

1. Теоретические аспекты изучения динамики цен

1.1 Понятие и сущность цен

Цена - многофункциональное экономическое явление, ведущая рыночная категория. Изменение цены часто влечет за собой серьезнейшие социальные, экономические, а также политические последствия. Поэтому во всесторонней и объективной информации о ценах, в глубоком анализе закономерностей и тенденций их изменения заинтересовано все общество, а не только властные структуры и маркетинговые службы.

С другой стороны, цена - сумма денег, уплачиваемая за единицу товара, эквивалент обмена товара на деньги.

Цены, процессы их образования и изменения представляют собой предмет статистического исследования. Статистика цен - самостоятельный блок, входящий как составная часть в статистику рынка и соответственно в социально-экономическую статистику. Поэтому в органах государственной статистики сформирована самостоятельная служба статистики цен.

Сущность цены, ее экономическая природа проявляются в двойной роли, которую играет цена на рынке. Она выступает как:

- индикатор, отражающий политику и конъюнктуру рынка (соотношение спроса и предложения, торговый и экономический риск, кредитно-финансовую ситуацию, степень конкурентоспособности на рынке и т. д.);

- маркетинговый регулятор рынка, с помощью которого осуществляется воздействие на спрос и предложение, структуру и емкость рынка, покупательную способность рубля, оборачиваемость товарных запасов и т. д. В качестве регулятора цены позволяют ограничивать потребление ресурсов и являются мотивацией для производства.

Рыночная цена выполняет различные функции. Цена - это посредник и соизмеритель при обмене товаров на деньги. Цена - важный показатель конъюнктуры рынка, фактор уровня, структуры и соотношения спроса и предложения, территориального размещения производства. Цена - инструмент образования прибыли и управления эффективностью, фактор налогообложения. Цена - это главная составляющая инфляционных процессов, средство влияния на инвестиционную политику (повышение цен часто ведет к росту привлекательности инвестиций). Цена - мощный фактор уровня жизни населения, влияющий на рынок труда, объем и структуру потребления, уровень реальных доходов различных социальных групп. И наконец, цена - это орудие конкурентной борьбы.

1.2 Задачи статистики цен

В основу современной классификации концептуальных задач статистики цен, кроме анализа динамики цен, изучения структуры цен, региональных различий цен, их колеблемости и сезонности, соотношения цен на различные товары могут быть так же положены следующие критерии: цели, достигаемые решением задачи, и субъекты, заинтересованные в решении задачи.

Первая классификация включает три концептуальные задачи.

1. Характеристика состояния (конъюнктуры) рынка. Решая эту общую задачу в условиях рынка, статистика рассматривает поведение цен как опосредованную реакцию на изменение экономической ситуации (денежная эмиссия, сбалансированность спроса и предложения, рост и дифференциация доходов населения, изменение цен на взаимосвязанные товары, изменение уровня качества товаров и требований к нему и т. д.).

2. Характеристика цены как инструмента управления рынком. С этой позиции статистика изучает возможности и степень воздействия цен на производство (в том числе и с помощью налогов, заложенных в структуру цены), обращение (от цены зависят скорость оборота и издержки обращения), спрос. Общепризнанная обратная зависимость между ценой и спросом не всегда подтверждается на практике, например в случае «престижной» цены или цены «показателя качества». Статистика цен имеет возможность обосновать экономические рычаги для маркетингового регулирования рынка.

3. Анализ цен с позиции маркетингового управления ценообразованием и государственного регулирования цен. Решение этой задачи предполагает статистически выявить закономерности ценообразования, поведения цен и поведения покупателя, установить влияние их на уровень жизни, смоделировать и осуществить прогноз изменения цен.

Вторая классификация - с позиции пользователей и заказчиков статистической ценовой информации - выделяются следующие общие задачи статистики цен.

1. С позиции государства: изучение цены как орудия социальной и экономической эффективности рынка, как фактора уровня жизни, как главной составляющей инфляционных процессов; изучение влияния цен на рынок труда, прогнозирование последствий изменения цены; изучение цены в роли дефлятора для пересчета стоимостных показателей: как важнейшего фактора формирования бюджета; статистическое изучение цен, моделирование их закономерностей для принятия решений по ценообразованию, для контроля над денежным обращением в стране; анализ цен с целью регулирования уровня цен на стратегические и жизненно важные товары, для выявления отраслей, в которые невыгодно вкладывать капитал, где неэффективен частный сектор, и т. д.

2. С позиции производителя, продавца: изучение цен как инструмента маркетинга, анализ внутривидовых, региональных уровней цен и их дифференциации, моделирование взаимосвязи цен и качественных характеристик товара, структуры цен в отрасли, изучение цен альтернативных товаров и других субрынков и т. д.

3. С позиции покупателя: изучение цен как фактора индексации доходов, формирования потребительской корзинки и прожиточного минимума; определение ценового влияния на уровень жизни раз личных социальных групп населения; анализ соответствия цен качеству товаров и уровню доходов, предпочтениям потребителей; выявление ассортиментной дифференциации цен как фактора выбора (вынужденности) покупки и т. д.

Перечисленные выше концептуальные задачи статистики цен решаются с помощью конкретных функциональных задач, которые включают: - регистрацию цен, наблюдение за их изменением; - анализ уровня цен, его дифференциации; - характеристику структуры цен; - изучение соотношений цен различных товаров, субрынков и перекрестной эластичности цен; - оценку, анализ и моделирование колеблемости, цикличности и сезонности цен; - региональный анализ цен; - анализ и моделирование динамики цен; - выявление и моделирование факторов, влияющих на уровень, вариацию и динамику цен; - прогнозирование цен.

1.3 Система показателей статистики цен

Цены - сложная система, составной элемент рыночного механизма. Следовательно, статистическое изучение цен требует развернутой системы показателей, соответствующей требованиям рыночной экономики. Система показателей должна отразить различные виды дифференциации рыночных цен: ассортиментный, территориальный, во времени, по социально-доходным группам, раз личным субрынкам (таблица 1.1.).

Таблица 1.1 Система показателей статистики цен

Блоки показателей	Показатели	Субпоказатели
Уровень цен	Индивидуальный уровень	Моментная цена товарного вида, сорта товара-представителя
	Средний уровень	Средняя цена на дату и за период: по товарной группе (комплексу); по территории, в том числе городу и селу; по субрынкам; по группам покупателей
	Обобщающий уровень	Стоимость потребительской корзины; отношение индивидуальной, средней и обобщающей цены к доходу
Структура цены	Себестоимость, наценки, скидки (оптовые, розничные), налоги	Удельный вес каждого элемента в конечной (розничной) цене товара; удельный вес валового дохода (реализованного наложения) в товарообороте; соотношение оптовых и розничных цен; соотношение структурных элементов розничных цен
Соотношение цен	Коэффициенты соотношения цен регионов, субрынков, товаров	Отношение цен товаров к базовой цене; степень отклонения соотношений цен от базовых; степень устойчивости соотношений в динамике
Вариация цен	Показатели вариации цен в пространстве (социально-экономическом и географическом) и во времени	Распределение цен в пределах товарной группы (группировка одноименных товаров по уровню цен); уровень территориальной колеблемости цен; уровень устойчивости цен в динамике (коэффициент аппроксимации трендовой модели); уровень сезонных и циклических колебаний цен; степень различий цен покупок в социальных группах населения (группировки потребителей по уровню цен покупки)
Динамика цен	Показатели динамики отдельных товаров-представителей, товарных групп, всех товаров	Индивидуальные индексы цен; групповые индексы цен; общий (сводный) индекс цен; индекс средних цен; тренд цен
Эластичность	Показатели зависимости цен от социально-экономических факторов, зависимости цен одних товаров от цен других	Эмпирический коэффициент эластичности; коэффициент перекрестной эластичности; теоретический коэффициент эластичности

Рынок делает цены гибкими, чутко реагирующими на изменение различных факторов. Поэтому показатели эластичности цен, их соотношений должны найти отражение в системе показателей статистики цен. Возможность для населения выбора товаров с определенным сочетанием качества и цен, соответствующих определенному уровню дохода и потребительским требованиям, определяет необходимость использования в системе показателей статистических оценок соответствия и отражения в цене качества товара, потребительских предпочтений.

Важнейшими остаются показатели динамики (особенно индексы) и прогнозные оценки (с учетом прогноза условий и факторов, влияющих на цены). Особое значение приобретают показатели динамики цен, учитывающие качественные изменения товаров. Система показателей статистики цен отражает диалектическое единство анализа цен в статике и динамике, сочетание синтетического и аналитического подхода к изучению указанных проблем, включает показатели государственной статистики цен и статистики цен рыночных структур.

1.4 Принципы и методы регистрации цен

Существуют две концепции регистрации цен. В основе первой, получившей название прейскурантной методики, лежит строго документированный и сплошной учет цен, который в известной мере был оправдан в условиях политики стабильных цен, сравнительно узкого и малоизменяющегося ассортимента товаров. Практически регистрировались не сами цены, а только изменения цен.

По мере расширения объема и ассортимента товаров стали накапливаться серьезные ошибки: происходило неучтенное (скрытое) повышение цен, обусловленное появлением якобы «новых» видов товаров, и скрытое нарастание инфляционных процессов, так как не считались изменением и не учитывались в индексе новые цены на ранее не выпускавшиеся разновидности товара, временные цены на товары улучшенного качества, уценка залежалых товаров и т. п.

Эта концепция считалась основной в условиях централизованной плановой экономики; в рыночных условиях она применяется на коммерческих предприятиях с хорошо поставленным учетом.

Накопленный опыт наблюдения за рыночными ценами позволил в 1988-1989 гг. государственной статистике оперативно перейти на выборочную систему регистрации цен, основанную на следующих принципах: - отказ от массового документированного учета, практически не возможного в условиях различных форм собственности, и переход к ограниченному использованию документов; - отказ от сплошного учета цен и переход к использованию выборочного метода во времени, пространстве и товарной массе;

- формирование потребительской корзинки, т. е. набора товаров-представителей;

- введение системы поправок на изменение качества товаров;

- полный охват всех форм и видов торговли (субрынков). Ряд проблем, связанных с регистрацией цен остался спорным и продолжает обсуждаться.

Формирование выборочной совокупности осуществляется по схеме.

1. Выборка во времени. Оптимальной считается ежемесячная регистрация цен. При необходимости на минимум товаров может быть организовано еженедельное или ежедневное наблюдение за ценами. Так, например, в 1992 г. Госкомстат РФ организовал еженедельную регистрацию цен на 22 непродовольственных товара в 132 городах России.

2. Отбор товаров-представителей. ( Товар-представитель - конкретная марка, артикул или малая товарная группа, основа которой - общность потребительского назначения.). Осуществляется выбор репрезентирующих всю совокупность товаров, характеризующих общие закономерности, тенденции, уровни цен.

Отбор товаров-представителей из генеральной совокупности, сгруппированной по характеру использования товаров, может осуществляться по критериям: доля данного товара в объеме реализации товарной группы, возможность регулярного получения данных, вариация индивидуальных индексов в группе, степень корреляции в динамике цен товаров группы. Как правило, предпочтение отдается первым двум критериям как менее дорогостоящим.

В нашей стране с 1989 г. статистическими органами велось наблюдение за ценами на 700 товаров-представителей (650 непродовольственных), а с 1 квартала 1990 г. - уже на 1030. В 1992 г. по договоренности между Госкомстатом РФ и Департаментом статистики Международного валютного фонда (МВФ) это число сократилось до 407 товаров. Для сравнения: потребительская корзина для расчета ИПЦ в США состоит из 300 продуктов и услуг- представителей, во Франции - 250, Англии - 350, Германии - 475.

3. Выбор конкретной разновидности товара-представителя и вида регистрируемой цены. Для регистрации цены товара-представителя применяется подробная спецификация товара - перечень его обобщенных потребительских признаков. Определение спецификаций требует экспертных знаний. При этом необходимы постоянство указанных параметров товара, возможность следить за их изменением, значительная доля товара в объеме товарооборота, достигнутая и прогнозируемая устойчивость продаж.

Принципиальное отличие набора товаров-представителей, разработанного в соавторстве с экспертами МВФ, от действовавшего в 1989-1992 гг. - отсутствие единых и твердых спецификаций. В современных условиях конкретные параметры спецификации самостоятельно определяются регистратором и содержат характеристики - название торговой фирмы, размер, качественные признаки и др. Предполагается в дальнейшем регулярно повышать профессиональную квалификацию регистраторов, внедрять методы вероятностной выборки, проводить отбор спецификаций по принципу: каждый товар (в том числе с небольшим объемом продаж) имеет право быть представленным в выборке.

Возможны четыре варианта регистрируемой цены товара-представителя: - модальная, - простая средняя арифметическая, - взвешенная, - случайно отобранная.

По действующей ныне методике регистрируется модальная цена, т. е. цена товара с наибольшим объемом реализации в товарной группе. Если таких товаров несколько, исчисляется простая средняя арифметическая цена этих товаров. Для оценки уровня цен товара такой подход является упрощенным - не учитывается распределение товаров по размерам и ростам (так как берется наиболее распространенный товар), а также распределение продажи по ценам различных видов товаров.

4. Выборка по территории (отбор населенных пунктов, предприятий торговли). Возможны следующие варианты: - выборка, в которой пропорционально представлены крупные, малые города и села (географические, административные регионы); - широко применяемая в международной практике выборка пропорционально размерам (ВПР) - в выборку включаются все города с численностью населения больше заданной, а оставшиеся отбираются с вероятностью, пропорциональной их размерам; - выборка с учетом дисперсии, способствующая уменьшению разброса (дисперсия цены или дохода в регионе не должна превышать общей величины дисперсии); - выборка на основе интервальной группировки населенных пунктов (единица с меньшим объемом признака, например, численности населения имеет равную вероятность выбора со всеми единицами группы); - гнездовая выборка (с помощью кластерного анализа выделение территорий, однородных по совокупности цен на основные товары).

В условиях рынка каждое предприятие само обеспечивает себя необходимой для маркетинга статистической информацией: наряду с собственной отчетностью подразделения или специализированные маркетинговые фирмы формируют панели потребителей, занимаются опросом и анкетированием покупателей, изучают поведение конкурентов и региональные возможности сбыта. Но частным фирмам нужна и ценовая информация на рынке в целом.

Организовать получение такой информации может только государственная статистика, которая выступает продавцом информации, имеющим научную школу, опыт, обоснованную с помощью дорогостоящих обследований и научных разработок методологию. Необходимы постоянное наблюдение за ценами (мониторинг), использование экспертных оценок, методов малой выборки в наиболее представительных точках, изучение взаимосвязи цен и спроса (на базе представительной панели).

Кроме того, система наблюдения за ценами включает выборочное обследование контрактов-договоров, использование материалов финансовых и других проверок, данных налоговых органов. Ценной становится любая информация: маркетинговая, торговых корреспондентов, публикации крупных компаний, экономических институтов и т. д. Особую важность приобретает разработка перспективных способов наблюдений; покупатель также может быть информатором, у него можно получить дополнительные сведения на выборочной основе, близкие к реальным (например, о цене покупки, соответствии цены товара его потребительским свойствам). Сочетание опроса покупателей с экспертными оценками позволит избежать влияния субъективности покупательских мнений на анализ.

1.5 Методы анализа цен

Ведущая роль в статистическом изучении динамики цен принадлежит индексному методу. Сравнение цен одного товара осуществляется с помощью индивидуального (однотоварного) индекса цен:

где pi0 , pi1 - цены на товар в базисном и текущем периоде.

Индекс средних цен применяется при изучении изменения цен товарных групп, цен одного товара по различным территориям и субрынкам:



где pi1, qi1 - цена и количество проданного i - го вида товара (товара на i - й территории или i - м субрынке) в отчетном году, i=l,…, n;

pi1, qi1 - цена и количество проданного i - го вида товара (товара на i - й территории или i - м субрынке) в базисном году, i=l,…, n.

Товары должны быть достаточно однородными, чтобы их количество поддавалось суммированию.

Основной формой индекса цен для совокупности разнородных товаров является агрегатный индекс. Цены различных товаров (например, кондитерских изделий и компьютеров) складывать бессмысленно. Несуммируемость элементов совокупности преодолевается путем взвешивания каждой цены по количеству проданных товаров. Сумма произведений цен товаров на их количество составляет товарооборот совокупности товаров. Чтобы выявить непосредственно изменение цен, необходимо зафиксировать показатели количества на одном из уровней:

- базисного периода времени (формула Ласпейреса):

;

- текущего периода времени (формула Пааше):

.

Четкость интерпретации, экономический смысл и удобство практического расчета формулы Ласпейреса сделали ее самой популярной в мире для расчета индекса потребительских цен, который показывает, во сколько раз изменились бы потребительские расходы в текущем периоде по сравнению с базисным, если бы при изменении цен уровень потребления оставался прежним. Такой расчет корректен при отсутствии значительных количественных и качественных изменений в структуре потребления (во времени и по территории, если индекс рассчитывается для нескольких регионов).

Изучение динамики розничных цен (например, для получения дефлятора, позволяющего рассчитать стоимостные показатели от четного периода в сопоставимых ценах) должно быть максимально приближено к совокупности товаров, произведенных в отчетном периоде. Результат расчета по формуле Пааше показывает, во сколько раз сумма фактических затрат населения на покупку товаров больше (меньше) суммы денег, которую население должно было бы заплатить за эти же товары, если бы цены оставались на уровне базисного периода.

Статистическим анализом доказано, что в долговременном аспекте формула Пааше занижает реальное изменение цен вследствие общественной отрицательной корреляции (относительный вес товара падает, если цена его возрастает).

Доказано, что наилучший линейный индекс лежит между индексами, вычисленными по формулам Ласпейреса и Пааше. Зарубежные статистики пытались найти компромиссную формулу.

Формула Эджворта - Маршалла:

.

Формула Эджворта - Маршалла улавливает сдвиги в структуре покупок, но привязана к условной структуре товарооборота, не характерной ни для одного реального периода, не имеет прямого экономического смысла. Ее расчет встречает препятствия в сборе материалов.

Наиболее удачным компромиссом многие экономисты считают «идеальный» индекс Фишера:

,

Который оценивает не только набор товаров базисного периода по ценам текущего, но и набор товаров текущего периода по ценам базисного. Применяется в случае трудностей с выбором весов или значительного изменения структуры весов.

Разновидностью розничных цен являются цены на продукты массового (общественного) питания. Они образуются на базе розничных или оптовых цен на продукты, покупаемые предприятиями массового питания с добавлением наценки, возмещающей издержки на переработку продуктов и дающей прибыль. Непосредственная регистрация цен продукции массового питания практически невозможна из-за большого разнообразия ее состава и отсутствия стабильной единицы измерения. Поэтому для расчета индекса цен на продукцию массового питания исчисляют индекс цен на израсходованные продукты и товары, проданные на предприятиях массового питания, и индекс ценовых факторов наценки (Inp). Последний, в свою очередь, состоит из двух индексов: индекса норм наценок (т. е. процента наценки к цене продукта) и индекса изменения самих цен:

.



Где n1, p1, q1 - норма наценки, цена и количество товаров в отчетном году, n0, p0, q0 - норма наценки, цена и количество товаров в базисном году; k - число i-x разновидностей товаров.

Так как расход продуктов в производстве продукции массового питания учитывается в стоимостных единицах, то для расчета используется формула среднего гармонического индекса:

где inp = in ip = n1p1 / n0p0

Формула индекса цен массового питания имеет вид:

Индексы при систематическом расчете из года в год образуют индексные ряды. Различают базисные ряды (цены каждого года сравниваются с ценами года, принятого за базу) и цепные (характеризующие изменение цен по сравнению с предыдущим годом). Веса индексов ряда могут быть постоянными (на уровне одного года), и тогда произведение цепных индексов даст базисный индекс.

Применение системы переменных весов (по количеству товаров отчетного года) в индексном ряду цен порождает ошибку при переходе от цепных индексов к базисным и обратно, так как позитивна корреляция между текущим изменением цен и прошлым изменением количества проданных товаров. Эта ошибка мала, если корреляционная связь между изменением цен и количества проданного товара незначительна. На практике система цепных индексов (достоинство - сокращает период сравнения, ограничивает круг несопоставимых товаров) используется для коротких периодов, затем осуществляется поправка по формуле базисного периода, так как за длительный период ошибка накапливается.

Численные значения индексов, рассчитанных по различным формулам на основе одних и тех же данных, отличаются и порой значительно, особенно в годы резких изменений уровня цен и связанного с этим изменения структуры спроса. Отдать предпочтение одной формуле трудно: разные цели диктуют применение индексных форм, имеющих разный экономический смысл. Отказ от концепции единственного индекса цен в пользу концепции системы индексов позволит дать обобщающую характеристику и оценку основных причин изменения розничных цен. Но поскольку все же индексный метод не универсален, а отражает лишь тенденцию движения цен, то нельзя требовать большей определенности от рассчитанных индексов. Кроме того, на чистоту результатов огромное влияние оказывает достоверность исходных материалов, особенно ошибка выборки, степень представительности товаров, включенных в расчет.

В таблице 1.2 приведена Структура потребительских расходов населения для расчета индекса потребительских цен в 2008 г.

Таблица 1.2 Структура потребительских расходов населения для расчета ИПЦ в 2008 г.

Наименование товарных групп	Удельный вес
1	2
Все товары и платные услуги	100,00
Продовольственные товары (включая алкогольные напитки)	39,11
Мясопродукты	9,81
Рыбопродукты	1,76
Масло и жиры	1,40
Молоко и молочная продукция	2,82
Сыр	1,18
Яйца	0,61
Сахар	0,73
Кондитерские изделия	2,23
Чай, кофе	0,90
Хлеб и хлебобулочные изделия	2,04
Макаронные и крупяные изделия	0,94
Плодоовощная продукция, включая картофель	3,83
Алкогольные напитки	6,33
Общественное питание	2,23
Прочие	2,30
Непродовольственные товары	35,99
Одежда и белье	5,13
Меха и меховые изделия	0,70
Трикотажные изделия	1,32
Обувь кожаная, текстильная и комбинированная	2,52
Моющие и чистящие средства	0,68
Парфюмерно-косметические товары	1,34
Галантерея	0,85
Табачные изделия	0,68
Мебель	2,21
Электротовары и другие бытовые приборы	1,99
Печатные издания	0,47
Телерадиотовары	1,01
Персональные компьютеры	0,92
Средства связи	0,73
Строительные материалы	2,19
Легковые автомобили	6,34
Бензин автомобильный	2,10
Медицинские товары	1,52
Прочие	3,29
Платные услуги	24,90
Бытовые услуги	2,82
Услуги пассажирского транспорта	3,26
Услуги связи	2,96
Жилищно-коммунальные услуги	8,57
Жилищные услуги	2,74
Услуги гостиниц и прочих мест проживания	0,12
Коммунальные услуги	5,71
Услуги дошкольного воспитания	0,35
Услуги образования	2,49
Услуги организаций культуры	0,33
Санаторно-оздоровительные услуги	0,56
Медицинские услуги	1,29
Прочие	2,27

Из таблицы 1.2. видно, что большая часть расходов населения связана с приобретением продовольственных товаров (39,11%), в них большую часть занимают мясопродукты (9,81%) и алкогольные напитки (6,33%).

Доля непродовольственных товаров составляет 35,99%, в них большую часть занимают легковые автомобили (6,34%) и одежда (5,13%).

Платные услуги составляют 24,9% расходов населения, наиболее велика в них доля жилищно-коммунальных услуг (8,57%).



2. Расчетная часть

2.1 Статистические данные

Имеются следующие выборочные данные по организациям одной из отраслей хозяйствования в отчетном году (выборка 20%-ная, бесповторная), млн. руб. (таблица 2.1.).

Таблица 2.1 Выборочные данные

№ предприятия	Выпуск продукции, млн. руб.	Затраты на производство продукции, млн. руб.
1	36,45	30,255
2	23,4	20,124
3	46,540	38,163
4	59,752	47,204
5	41,415	33,546
6	26,86	22,831
7	79,2	60,984
8	54,720	43,776
9	40,424	33,148
10	30,21	25,376
11	42,418	34,359
12	64,575	51,014
13	51,612	41,806
14	35,42	29,753
15	14,4	12,528
16	36,936	31,026
17	53,392	42,714
18	41,0	33,62
19	55,680	43,987
20	18,2	15,652
21	31,8	26,394
22	39,204	32,539
23	57,128	45,702
24	28,44	23,89
25	43,344	35,542
26	70,720	54,454
27	41,832	34,302
28	69,345	54,089
29	35,903	30,159
30	50,220	40,678

2.2 Решение заданий

статистика цена распределение индексный

Задание 1

Признак - сумма ожидаемой прибыли (разность между выпуском и затратами).

1. Построим статистический ряд распределения по сумме прибыли, образовав пять групп с равными интервалами.

Сначала рассчитаем размер прибыли как разность между выпуском и затратами посредством MS Excel. Итоги расчетов приведены в таблице 2.2.

Таблица 2.2 Результат расчета прибыли

№ предприятия	Выпуск продукции, млн. руб.	Затраты, млн. руб.	Прибыль, млн. руб.
1	2	3	4=2-3
1	36,45	30,255	6,195
2	23,4	20,124	3,276
3	46,540	38,163	8,377
4	59,752	47,204	12,548
5	41,415	33,546	7,869
6	26,86	22,831	4,029
7	79,2	60,984	18,216
8	54,720	43,776	10,944
9	40,424	33,148	7,276
10	30,21	25,376	4,834
11	42,418	34,359	8,059
12	64,575	51,014	13,561
13	51,612	41,806	9,806
14	35,42	29,753	5,667
15	14,4	12,528	1,872
16	36,936	31,026	5,91
17	53,392	42,714	10,678
18	41,0	33,62	7,38
19	55,680	43,987	11,693
20	18,2	15,652	2,548
21	31,8	26,394	5,406
22	39,204	32,539	6,665
23	57,128	45,702	11,426
24	28,44	23,89	4,55
1	2	3	4
25	43,344	35,542	7,802
26	70,720	54,454	16,266
27	41,832	34,302	7,53
28	69,345	54,089	15,256
29	35,903	30,159	5,744
30	50,220	40,678	9,542

Структурную группировку значений объемов выполненных работ произведем, образовав 5 групп с равными интервалами. Выявим наибольшее Хmax и наименьшее Хmin значения объемов выполненных работ и определим ширину интервалов группирования по формуле:

Х = (Хmax -Хmin) / 5,

где

N -- общее число наблюдений, N= 30.

Х =(18,216- 1,872)/5 = 3,2688 (млн. руб.)

Таблица 2.3 Интервалы групп

Группа	Верхняя граница	Нижняя граница
1	1,872	5,1408
2	5,1408	8,4096
3	8,4096	11,6784
4	11,6784	14,9472
5	14,947	18,216



Для группировки воспользуемся функцией ИТОГИ табличного процессора MS Excel (рис.2.1.).

Рис. 2.1 Итоги

Приведем ряд распределения в нормальный вид (таблица 2.4.).

Таблица 2.4 Распределение предприятий по уровню прибыли

Группы предприятий по уровню прибыли	Количество предприятий	Удельный вес группы, в процентах к итогу
1,872-5,1408	6	20,0%
5,1408-8,4096	13	43,3%
8,4096-11,6784	5	16,7%
11,6784-14,9472	3	10,0%
14,9472-18,216	3	10,0%
ИТОГО	30	100,0%

Как видно из таблицы 2.4., ряд распределения состоит из двух элементов:

а) значения признака;

б) абсолютной численности единиц признака.

Для большей наглядности абсолютные величины могут быть дополнены относительными показателями (частостями), выраженными в процентах. Таким образом, обобщение данных в виде ряда распределения позволяет видеть вариацию и состав совокупности по изучаемому признаку, сравнивать между собой группы, изучать их в динамике.

Как видно из рис. 2.3., медиана эмпирического ряда распределения находится в интервале от 5,1408 до 8,4096 млн. руб. и составляет примерно Ме?7,00 млн. руб.

Рассчитаем значения моды и медианы теоретически.

где Хо - нижняя граница модального интервала (модальным называется интервал, имеющий наибольшую частоту);

i - величина модального интервала;

fМо - частота модального интервала;

fМо-1 - частота интервала, предшествующего модальному;

fМо+1 - частота интервала, следующего за модальным.

Мо = 5,1408+3,2688*(13-6)/(13-6+13-5) = 6,6662 млн. руб.

где	Хо -	нижняя граница медианного интервала (медианным называется первый интервал, накопленная частота которого превышает половину общей суммы частот);
	i -	величина медианного интервала:
	Sme-1 -	накопленная частота интервала, предшествующего медианному;
	fMe -	частота медианного интервала.

Ме = 5,1408+32688*(15-6)/13 = 7,4038 млн. руб.

Итак, ряд распределения предприятий по уровню прибыли показывает, что наиболее характерной для данной отрасли является группа предприятий с уровнем прибыли от 5,1408 до 8,4096 млн. руб., которая составляет 43,3% всех предприятий.

3. Вычислим основные статистические характеристики эмпирического ряда распределения: среднюю, среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации.

Среднюю вычислим по формуле:

,

где хi - середина интервала, fi - частота.

Для вычисления средней арифметической взвешенной построим расчетную таблицу (таблица 2.5.).

Таблица 2.5 Расчетная таблица для вычисления средней

Интервал	х	f	xf
1,872-5,1408	3,5064	6	21,038
5,1408-8,4096	6,7752	13	88,078
8,4096-11,6784	10,044	5	50,22
11,6784-14,9472	13,313	3	39,938
14,9472-18,216	16,582	3	49,745
		30	249,02



Итак, средний уровень прибыли в исследуемой группе предприятий составил 8,3006 млн. руб.:

= 249,02/30 = 8,3006 млн.руб.

Вычислим среднее значение ряда по формуле средней арифметической:

= 250,925/30=8,3642 млн. руб.

Полученные значения средних величин отличаются друг от друга, что связано с использованием различных методов вычисления среднего показателя и округлением.

Рассчитаем дисперсию эмпирического ряда распределения.

Для вычисления дисперсии построим расчетную таблицу (таблица 2.6.).

Таблица 2.6 Расчетная таблица для вычисления дисперсии

х	хi	fi	(xi - xср)2 fi
1,872-5,1408	3,5064	6	137,91
5,1408-8,4096	6,7752	13	30,251
8,4096-11,6784	10,044	5	15,197
11,6784-14,9472	13,313	3	75,365
14,9472-18,216	16,582	3	205,72
ИТОГО		30	464,44

Таким образом, дисперсия 2 = 464,44/30=15,481.

Отсюда, среднее квадратическое отклонение = 2 =15,481 = 3,935 млн. руб.

Вычисленный показатель свидетельствует о том, что в среднем уровень прибыли колеблется от среднего по группе значения на величину 3,935 млн. руб.

Рассмотренные показатели позволяют получить абсолютное значение вариации, то есть оценивают ее в единицах измерения исследуемого признака. В отличие от них, коэффициент вариации измеряет колеблемость в относительном выражении, относительно среднего уровня, что во многих случаях является более предпочтительным:

Определим значение этого показателя по нашим данным:

V = 3,935/8,3006 х 100% = 47,40%.

Рассчитанная величина свидетельствует о значительном относительном уровне колеблемости размера прибыли. Так как V превышает 33%, совокупность по рассматриваемому признаку нельзя считать однородной.

В результате выполнения задания была рассчитана прибыль 30 предприятий отрасли, полученные результативные данные были сгруппированы в 5 групп, получен интервальный ряд распределения с равными интервалами.

Средствами пакета прикладных программ MS Excel были вычислены средние характеристики ряда распределения.

Средний уровень прибыли в исследуемой группе предприятий составил 8,3006 млн. руб.

Мода составляет Мо=6,6662 млн. руб. Это означает, что в исследуемой совокупности предприятий наиболее частой величиной прибыли является 6,6662 млн. руб.

Медиана эмпирического ряда распределения составляет Ме=7,4038 млн. руб. Это означает, что половина предприятий имеет фондоотдачу более 7,4038 млн. руб., другая половина - менее 7,4038 млн. руб.

Среднее квадратическое отклонение = 3,935 млн. руб.

Вычисленный показатель свидетельствует о том, что в среднем уровень прибыли колеблется от среднего по группе значения на величину 3,935 млн. руб.

Коэффициент вариации составил 47,40%. Рассчитанная величина свидетельствует о значительном относительном уровне колеблемости размера прибыли. Так как V превышает 33%, совокупность по рассматриваемому признаку нельзя считать однородной.

Связь между признаками - затраты на производство продукции и сумма ожидаемой прибыли.

Имеются следующие выборочные данные по организациям одной из отраслей хозяйствования в отчетном году (выборка 20%-ная, бесповторная), млн. руб. (таблица 2.7.).

Таблица 2.7 Выборочные данные

№ предприятия	Прибыль (у)	Затраты (х)
1	6,195	30,255
2	3,276	20,124
3	8,377	38,163
4	12,548	47,204
5	7,869	33,546
6	4,029	22,831
7	18,216	60,984
8	10,944	43,776
9	7,276	33,148
10	4,834	25,376
11	8,059	34,359
12	13,561	51,014
13	9,806	41,806
14	5,667	29,753
15	1,872	12,528
16	5,91	31,026
17	10,678	42,714
18	7,38	33,62
19	11,693	43,987
20	2,548	15,652
21	5,406	26,394
22	6,665	32,539
23	11,426	45,702
24	4,55	23,89
25	7,802	35,542
26	16,266	54,454
27	7,53	34,302
28	15,256	54,089
29	5,744	30,159
30	9,542	40,678

Методом аналитической группировки измерим тесноту корреляционной связи между размером ожидаемой прибыли и затратами эмпирическим корреляционным отношением.

Чтобы выявить зависимость с помощью этого метода, нужно произвести группировку единиц совокупности по факторному признаку и для каждой группы вычислить среднее или относительное значение результативного признака. Сопоставляя затем изменения результативного признака по мере изменения факторного, можно выявить направление, характер и тесноту связи между ними.

Изучим влияние размера затрат на объем прибыли. Для этого, в первую очередь, необходимо произвести группировку предприятий по затратам на производство продукции, поскольку именно этот признак является факторным. Объем прибыли является результативным признаком, который варьирует как под влиянием систематического фактора X - затраты (межгрупповая вариация), так и других неучтенных случайных факторов (внутригрупповая вариация). Обозначим показатель - уровень затрат - переменной.

Произведем группировку предприятий по затратам на производство продукции. Интервал - количественное значение, определяющее одну группу от другой, т.е. он очерчивает количественные границы групп. Как правило, величина интервала представляет собой разность между максимальным и минимальным значением признака в каждой группе. Для группировок с равными интервалами величина интервала:

i = (Xmax-Xmin)/ n,

где Xmax, Xmin - наибольшее и наименьшее значения признака, n - число групп.

Определим количество групп равным 5 при N = 30.

Ширина интервала составит:

i =(Xmax - Xmin)/ n = 9,6912 млн. руб.

Рассчитаем границы интервалов (таблица 2.8.).

Таблица 2.8 Границы интервалов

№ группы	Верхняя граница	Нижняя граница
1	12,528	22,219
2	22,219	31,91
3	31,91	41,602
4	41,602	51,293
5	51,293	60,984

Посредством функции ИТОГИ (рис. 2.2.) MS Excel составим сводную таблицу 2.9. Кроме того, сгруппируем данные в корреляционную таблицу 2.10.



Таблица 2.9 Аналитическая группировка предприятий по уровню затрат

Группы предприятий	Число предприятий	Затраты	Прибыль
		Всего	На 1 предприятие	Всего	На 1 предприятие
12,528-22,2192	3	48,304	16,101	7,696	2,565
22,2192-31,9104	8	219,684	27,461	42,335	5,292
31,9104-41,6016	9	315,897	35,100	70,5	7,833
41,6016-51,2928	7	316,203	45,172	80,656	11,522
51,2928-60,984	3	169,527	56,509	49,738	16,579
ИТОГО	30	1069,615	35,654	250,925	8,364

Корреляционная связь между затратами и объемом прибыли на одно предприятие существует, поскольку с возрастанием затрат объем прибыли возрастает (см. таблицу 2.9.), следовательно, установленная связь - прямая.

Это же подтверждают данные корреляционной таблицы (таблица 2.10.): равномерный характер распределения результативного признака по интервальным группам факторного признака.

Данные для расчета дисперсий по группам представлены в таблице 2.9.

Внутригрупповые дисперсии показывают вариации объема прибыли в каждой группе, вызванные всеми возможными факторами, кроме различий в затратах:

Таблица 2.10 Корреляционная таблица

Прибыль/ Затраты	12,528-22,2192	22,2192-31,9104	31,9104-41,6016	41,6016-51,2928	51,2928-60,984	Итого
1,872	1					1
2,548	1					1
3,276	1					1
4,029		1				1
4,55		1				1
4,834		1				1
5,406		1				1
5,667		1				1
5,744		1				1
5,91		1				1
6,195		1				1
6,665			1			1
7,276			1			1
7,38			1			1
7,53			1			1
7,802			1			1
7,869			1			1
8,059			1			1
8,377			1			1
9,542			1			1
9,806				1		1
10,678				1		1
10,944				1		1
11,426				1		1
11,693				1		1
12,548				1		1
13,561				1		1
15,256					1	1
16,266					1	1
18,216					1	1
Итого	3	8	9	7	3	30

Таблица 2.11 Расчет внутригрупповых дисперсий

Группа	Внутригрупповая дисперсия, 2	f	2 х f
1	0,493	3	1,479
2	0,559	8	4,469
3	0,655	9	5,897
4	1,540	7	10,780
5	2,264	3	6,792
Итого		30	29,417

Средняя из внутригрупповых дисперсий отражает вариацию уровня объема прибыли, обусловленную всеми факторами, кроме затрат на производство продукции.

Межгрупповая дисперсия характеризует вариацию групповых средних, обусловленную различиями групп предприятий по затратам на производство продукции. Межгрупповая дисперсия находится по формуле:

Таблица 2.12 Расчет межгрупповых дисперсий

Группа	Межгрупповая дисперсия, 2	f	2 х f
1	14,576	3	43,729
2	10,389	8	83,112
3	7,106	9	63,958
4	9,877	7	69,141
5	15,053	3	45,158
Итого		30	305,097

Средняя межгрупповых дисперсий 2 = 305,097/30 = 10,17.

Исчислим общую дисперсию путем суммирования средней из внутригрупповых дисперсий и межгрупповой:

В нашем примере

2 = 0,981+10,17 = 11,15.

Эмпирический коэффициент детерминации - показатель, представляющий собой долю межгрупповой дисперсии в общей дисперсии результативного признака и характеризующий силу влияния группировочного признака на образование общей вариации.

Эмпирический коэффициент детерминации:

2 = 10,17/11,15 = 0,912.

Эмпирическое корреляционное отношение:

= 0,912 = 0,955.



Эмпирическое корреляционное отношение достаточно велико и близко по своему значению к единице, поэтому связь между признаками можно оценить как тесную.

В результате выполнения задания была измерена теснота корреляционной связи между затратами на производство продукции и объемом ожидаемой прибыли. Используемые методы - метод аналитической группировки и корреляционной таблицы.

Исследуемая совокупность была разбита на 5 групп. Средствами пакета прикладных программ MS Excel в каждой группе были вычислены внутригрупповые дисперсии, а затем межгрупповая дисперсия.

Средняя из внутригрупповых дисперсий составила 0,981. Она отражает вариацию объема ожидаемой прибыли, обусловленную всеми факторами, кроме затрат на производство продукции.

Межгрупповая дисперсия характеризует вариацию групповых средних, обусловленную различиями групп предприятий по затратам на производство продукции. Средняя межгрупповых дисперсий 2 = 10,17.

Общая дисперсия, таким образом, составила 2 = 11,15.

Эмпирическое корреляционное отношение = 0,955.

Эмпирическое корреляционное отношение достаточно велико и близко по своему значению к единице, поэтому связь между признаками можно оценить как тесную.

Задание 3

По результатам выполнения задания 1 с вероятностью 0,683 определите:

1) Ошибку выборки средней суммы прибыли и границы, в которых она будет находиться в генеральной совокупности.

2) Ошибку выборки доли организаций с ожидаемой суммой прибыли 14,948 млн. руб. и более и границы, в которых будет находиться генеральная доля.

В нашем случае проведена 20%-ная бесповторная выборка.

Параметры:

Хср = 8,3006 млн. руб.

2 = 15,481.

После проведения отбора для определения возможных границ генеральных характеристик рассчитываются средняя и предельная ошибки выборки.

Эти два вида ошибок связаны следующим соотношением:

t,

где - предельная ошибка выборки;

- средняя ошибка выборки;

t - коэффициент доверия, определяемый в зависимости от уровня вероятности р.

Ниже приведены некоторые значения t (таблица 2.13.).

Таблица 2.13

Вероятность, рi	0,683	0,866	0,954	0,988	0,997	0,999
Значение t	1,0	1,5	2,0	2,5	3,0	3,5

При случайном бесповторном отборе средняя ошибка определяется по формуле:

,

где 2 - выборочная (или генеральная) дисперсии;

n - объем выборочной совокупности;

N - объем генеральной совокупности.

По условиям нашей задачи средняя ошибка

= 15,481/30 (1-0,2) = 0,643.

Следовательно, предельная ошибка t = 1*0,643 = 0,643.

Расчет средней и предельной ошибок выборки позволяет определить возможные пределы, в которых будут находиться характеристики генеральной совокупности. Например, для выборочной средней такие пределы устанавливаются на основе следующих соотношений:

,

где и - генеральная и выборочная средняя соответственно;

- предельная ошибка выборочной средней.

Таким образом, средний уровень прибыли будет находиться в границах:

8,3006-0,643?Х?8,3006+0,643

7,6576?Х?8,9436.

Следовательно, с вероятностью 0,683 можно утверждать, что средний уровень прибыли в генеральной совокупности находится в пределах от 7,6576 млн. руб. до 8,9436 млн. руб.

Наряду с определением ошибок выборки и пределов для генеральной средней эти же показатели могут быть определены для доли признака. В этом случае особенности расчета связаны с определением дисперсии доли, которая вычисляется так:



,

где - доля единиц, обладающих данным признаком в выборочной совокупности, определяемая как отношение количества соответствующих единиц к объему выборки.

Тогда, собственно-случайном бесповторном отборе для определения предельной ошибки выборки используется следующая формула:

.

Пределы доли признака в генеральной совокупности р выглядят следующим образом:

.

В нашем случае, доля организаций с уровнем прибыли 14,948 млн. руб. и более равна 3/30=0,1. Следовательно, предельная ошибка равна:

= 1*(1-0,1)*0,1*(1-0,2)/30 = 0,049.

Пределы доли признака в генеральной совокупности:

0,051?Х?0,149



По результатам выполнения задания 1 с вероятностью 0,683 была определена ошибка выборки среднего уровня прибыли и границы, в которых он будет находиться в генеральной совокупности.

По условиям нашей задачи средняя ошибка = 0,643.

Следовательно, предельная ошибка t = 1*0,643 = 0,643.

Средний уровень прибыли будет находиться в границах: 7,6576?Х?8,9436.

Следовательно, с вероятностью 0,683 можно утверждать, что средний уровень прибыли в генеральной совокупности находится в пределах от 7,6576 млн. руб. до 8,9436 млн. руб.

Доля организаций с уровнем прибыли 14,948 млн. руб. и более составляет 10%.

По результатам выполнения задания 1 с вероятностью 0,683 были определены границы, в которых будет находиться генеральная доля: 0,051?Х?0,149.

Задание 4

Имеются следующие данные о реализации фруктов торговой организацией (таблица 2.14.).

Таблица 2.14 Данные о реализации

Товар	Цена за 1 кг, руб.	ТО, тыс. руб.
	Июнь	Август	Июнь	Август
Яблоки	20	10	160	200
Сливы	35	15	140	270

Определите:

1. Индексы цен по каждому виду товара;

2. По двум товарам вместе:

а) индексы цен, физического объема ТО, индекс ТО;

б) абсолютную сумму экономии от снижения цен.

Постройте расчетную таблицу. Сделайте выводы.

1. Индивидуальные индексы цен рассчитаны в таблице 2.15 (рис. 2.3.).

Таблица 2.15 Индивидуальные индексы цен

Товар	Цена за 1 кг, руб.	Индекс цен
	Июнь	Август
1	2	3	4=3/2
Яблоки	20	10	0,500
Сливы	35	15	0,429

2. Общий индекс цен:

Индекс ТО в фактических ценах:

Индекс физического объема ТО:

Iq = Ipq/Ip

Сумма экономического эффекта вследствие изменения цен

Ер = pq - р

Расчет показателей приведен в таблице 2.16. и на рис. 2.4.



Таблица 2.16 Расчет показателей

Товар	Цена за 1 кг, руб.	Индекс цен	ТО, тыс. руб.	ТО/i
	Июнь	Август		Июнь	Август
Яблоки	20	10	0,500	160	200	400
Сливы	35	15	0,429	140	270	630
Итого				300	470	1030
Индекс товарооборота			1,567
Индекс цен						0,456
Индекс физического объема			3,433
Сумма экономии от снижения цен, тыс. руб.	-560

В августе товарооборот (ТО) возрос в 1,567 раза (на 56,7%). Это произошло за счет динамики цен (они сократились в 0,456 раза или на 54,4%) и физического объема (он увеличился в 3,433 раза или на 243,3%).

Сумма экономии от снижения цен составила 560 тыс. руб.



3. Аналитическая часть

В аналитической части изложены результаты проведенного статистического исследования динамики цен и товарооборота торговой организации.

3.1 Постановка задачи

По предприятию следующие данные (таблица 3.1.).

Таблица 3.1 Исходные данные задачи

Вид продукции	Объем реализованной продукции, млн. руб.	Изменение цен на реализуемую продукцию, %
	май	июнь
Утюги	1430	1520	-1,6
Гладильные машины	3340	2984	+9,1

Источник: статистическая отчетность ООО «Веко» за июнь 2006

Охарактеризовать динамику объема продукции в июне по сравнению с маем и оценить влияние этого фактора на изменение стоимости продукции.

3.2 Методика решения задачи

Преобразуем исходные данные (таблица 3.2.).

Таблица 3.2 Преобразование данных

Вид продукции	ТО0, тыс.руб.	ТО1, тыс.руб.	ip
Утюги	1430	1520	0,984
Гладильные машины	3340	2984	1,091
Итого	4770	4504



1. Индекс ТО в фактических ценах

Ipq = 4504/4770 = 0,944

Таким образом, в отчетном периоде по сравнению с базисным товарооборот сократился на (4504-4770) = -266 млн. руб. или в 0,944 раза (на 5,6%).

2. Общий индекс цен

Iр = 4504/(1520/0,984+2984/1,091) = 4504/4279,82 = 1,052

Следовательно, за счет изменения цен товарооборот увеличился на 5,2% или на (4504-4279,82) = 224,18 млн. руб.

3. Индекс физического объема:

Iq = Ipq/Ip

Iq = 0,944/1,052 = 0,897

Следовательно, в отчетном периоде по сравнению с базисным из-за изменения физического объема размер товарооборота сократился в 0,897 раза (на 10,3%) или на (4279,82-4770) = -490,18 млн. руб.



Заключение

Цена - многофункциональное экономическое явление, ведущая рыночная категория. Изменение цены часто влечет за собой серьезнейшие социальные, экономические, а также политические последствия. Поэтому во всесторонней и объективной информации о ценах, в глубоком анализе закономерностей и тенденций их изменения заинтересовано все общество, а не только властные структуры и маркетинговые службы.

Цены, процессы их образования и изменения представляют собой предмет статистического исследования. Статистика цен - самостоятельный блок, входящий как составная часть в статистику рынка и соответственно в социально-экономическую статистику. Поэтому в органах государственной статистики сформирована самостоятельная служба статистики цен.

Статистика цен решает следующие задачи:

- анализ динамики цен;

- изучение структуры цен;

- изучение региональных различий цен;

- изучение колеблемости цен;

- анализ сезонности;

- изучение соотношения цен на различные товары и т.д.

В данной работе рассмотрены понятие и сущность цен, задачи статистики цен, система показателей статистики цен, принципы и методы регистрации цен, методы расчета и анализа индексов цен.

Кроме того, выполнены расчетная и аналитическая части, что позволило овладеть инструментарием анализа динамики цен.

Список литературы

1. Кожухарь Л. И. Основы общей теории статистики. - М.: Финансы и статистика, 2002. Гусаров В. М. Теория статистики. - М.: Юнити, 1998

2. Шмойлова Р.А. "Практикум по теории статистики. Учебное пособие", Финстат : 2002