Методы сглаживания и выравнивания в изучении динамики рыночных процессов.

Введение Полная и достоверная статистическая информация является тем необходимым основанием, на котором базируется процесс управления экономикой. Вся информация, имеющая народнохозяйственную значимость, в конечном счете, обрабатывается и анализируется с помощью статистики. Именно статистические данные позволяют определить объемы валового внутреннего продукта и национального дохода, выявить основные тенденции развития отраслей экономики, оценить уровень инфляции, проанализировать состояние финансовых и товарных рынков, исследовать уровень жизни населения и другие социально-экономические явления и процессы. Овладение статистической методологией - одно из условий познания конъюнктуры рынка, изучения тенденций и прогнозирования, принятия оптимальных решений на всех уровнях деятельности. Сложной, трудоемкой и ответственной является заключительная, аналитическая стадия исследования. На этой стадии рассчитываются средние показатели и показатели распределения, анализируется структура совокупности, исследуется динамика и взаимосвязь между изучаемыми явлениями и процессами. На всех стадиях исследования статистика использует различные методы. Методы статистики - это особые приемы и способы изучения массовых общественных явлений. В данной работе мы рассмотрим различные методы «механического» сглаживания и разные функциональные зависимости при «аналитическом» выравнивании рядов динамики, изучим их суть, задачи, условия применения, сравним положительные и отрицательные стороны, приведем примеры на конкретных «живых» числовых примерах; используем эти методы при выполнении расчетной части, решая задачу на выявление основной тенденции и задачу по анализу ряда динамики; а также проиллюстрируем применение описанных в теоретической части методов на конкретном реальном числовом материале в аналитической части и осуществим краткосрочный прогноз по найденной трендовой модели.

Введение 3 1.Теоретическая часть 5 1.1. Спрос и предложение. Ряды динамики 5 1.2. Методы сглаживания и выравнивания динамических рядов 9 1.3. Адаптивные методы прогнозирования 18 1.4. Сравнительная характеристика методов сглаживания и выравнивания динамических рядов 21 2. Расчетная часть 22 3. Аналитический раздел 49 Заключение 54 Список использованной литературы 56

1. Власов М.П., Шимко П.Д. Общая теория статистики. Инструментарий менеджера международной фирмы: учеб. пособие. – СПб.: СПбГИЭУ, 2002. – 452 с. 2. Григорьева Р.П., Басова И.И. Статистика труда: конспект лекций. – СПб.: Изд-во Михайлова В.А., 2000. – 64 с. 3. Добрынина Н.В., Нименья И.Н. Статистика. Учеб.-метод. пособие. – СПб.: СПбГИЭУ, 2002. – 103 с. 4. Елисеева И. И., Юзбашев М. М. Общая теория статистики: учебник /Под ред. И.И. Елисеевой. – 5-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 656 с. 5. Микроэкономическая статистика: Учебник/ Под ред. С.Д. Ильенковой. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 544 с. 6. Практикум по теории статистики/ Под ред. проф. Р.А. Шмойловой. – М.: Финансы и статистика, 2000. – 416 с. 7. Теория статистики/ Под ред. проф. Р.А. Шмойловой. – М.: Финансы и статистика, 2000. – 576 с. 8. http://www.gks.ru/scripts/regl/1c.exe?XXXX79F.8.2.5.1/010980R 9. http://stat.hse.ru/hse/index.html 10. http://www1.minfin.ru/index.htm 11. http://www.trader-lib.ru/books/476/29.html