Методология статистического моделирования и прогнозирования динамики потребления населением продовольственных товаров тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Методология статистического моделирования и прогнозирования динамики потребления населением продовольственных товаров"

На правах рукописи УДК ЗМ.1

- 5 Г"5 Ш

Долгушина Светлана Вячеславовна

МЕТОДОЛОГИЯ СТАТИСТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДИНАМИКИ ПОТРЕБЛЕНИЯ НАСЕЛЕНИЕМ ПРОДОВОЛЬСТВЕННЫХ ТОВАРОВ

Специальность 08.00.11 - СТАТИСТИКА

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации ня соискание ученой степени кандидата экономических пау к

Москва - 1998

Работа выполнена па кафедре Теории оатнетпки и прогнозирования Московскою юсударствеи него университета экономики, статистики и информатики.

[ 1аучпын руководитель Официальные оппонен ты

Ведущая орпшнзация

кандидат экономических наук, профессор Шмойдова Римма Александровна

доктор экономических наук, профессор Громыко Галина Леонтьевна кандидат экономических наук, доиент Сафронова Вера Петровна

Кафедра статистики Государственной академии управления им С.Орджоникидзе

Защита диссертации сосюитея « ^ апреля 1998 года в часов на заседании днесертционного совета по статистике К.053.19.01 в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики но адресу: 119501, Москва, у.т.Исжипская, 7.

С' диссертацией можно ознакоми ться в библиотеке универси тета.

Автореферат разослан « .?> марта 1998 тода.

Ученый сскрсшрь диссертационного совета, кандидат экономических наук, доцент Данчечок Л.А.

Актуальность темы диссертации

Современная экономическая ситуация в экономике Российской Федерации в целом характеризуется как переходная от состояния цешрализованной плановой управляемости к состоянию рыночного регулирования экономических отношении при государственной координации общих условий производственной и коммерческой деятельности субъекгов рыночного хозяйства с целью защиты общенациональных интересов. В настоящее время сам переход от плановой к рыночной системе экономических отношений требует квалифицированного государственного регулирования

макроэкономических процессов, которое, в свою очередь, невозможно без постоянного проведения глубокой аналитической и прогнозной работы на внутрироссийских и внешних рынках по основным потребительским товарам.

Для того чтобы рынок превратился в активный инструмент повышения эффективности производства, необходимо проведение ряда научных исследований по изучению потребностей населения. В экономико-статистическом моделировании и прогнозировании конъюнктуры товарных рынков первичная и ведущая роль принадлежит изучению объемов, структуры и динамики потребления населения. Если не будет соблюдаться основное требование - соответствие предложения товаров и услуг платежеспособным потребностям населения, запланированные мероприятия не дадут ожидаемого эффекта.

В этих условиях статистическое изучение потребностей, спроса и потребления являются приоритетными направлениями. Изучение динамики потребления населения имеет не только практический, но и общетеоретический интерес. Динамический ряд потребления населением продуктов питания, предметов культурно-бытового назначения и хозяйственного обихода и других материальных благ и услуг, как правило, представляет собой яркий пример колеблющегося ряда, для статистического исследования которого недостаточно общепринятых и сравнительно элементарных методов.

Комплексные статистические методы анализа динамических рядов потребления населения разработаны все еще недостаточно, хотя имеют немалую историю. Весомый вклад в разработку методологии анализа рядов динамики, основанной на статистических методах, внесли отечественные ученые: Боярский А.Я., Венсель В.В., Громыко Г.Л., Ефимова М.Р., Кильдишев Г.С., Френкель A.A., Четвериков Н.С., Четыркип П.В. . Исследованию динамики потребления населения посвящены работы Кабо Р., Корженевского И.И., Римашевской U.M., Субботина Л.П., Швыркова В.В., Якоби А. .

Однако, большинство вопросов носит чисто методологический характер. Поэтому для исследования потребления населения необходимо

выбрать и адаптировать наиболее приемлемые методы, позволяющие дать обширную и точную картину потребления населения на основе имеющейся в настоящее время информационной базы. Все вышеизложенное обусловило актуальность предлагаемой темы диссертации.

Цель и задачи исслсдопашш. Целыо диссертационного исследования является совершенствование методологии

статистического моделирования и прогнозирования основных показателей, характеризующих потребление населения и определяющих его факторов на основе воссоединения компонентов ряда динамики.

Достижение цели потребовало решения следующих задач:

- проведения критического анализа существующих понятии и содержания категории «потребление населения», определения его критериев и основных составляющих;

построения системы показателей, характеризующих разные стороны потребления населения;

статистической характеристики фактической динамики потребления продовольственных товаров, включая измерение основной тенденции, сезонности и случайной компоненты;

уточнения и дополнения методики выбора типа уравнений тренда, оценки надежности статистических характеристик динамики и анализа колеблемости потребления населения;

оценки различных методов выявления тренда как необходимого этана для получения «чистой» сезонной волны;

- апробации метода гармонического анализа для выявления дополнительных циклов, определения факторов внутригодовой колеблемости, а также проверки точности построения моделей сезонности;

- применения различных методов вычисления средней сезонной волны и выбора наиболее приемлемых методов для оценки сезонности потребления населением продовольственных товаров;

- прогнозирования потребления населением продовольственных товаров на основе воссоединения компонентов ряда динамики;

исследования возможностей и специфики применения корреляционно-регрессионного анализа для динамических рядов, характеризующих потребление населением продовольственных товаров.

Объект и предмет исследования. В соответствии с поставленной целыо объектом исследования является совокупность потребителей в Российской Федерации, предметом исследования - основные показатели по требления населением продовольственных товаров.

Информационной базой исследования явились официальные данные выборочных обследований семей, проводимых Госкомстатом

Российской Федерации в 1989-1995 гг., а также материалы периодической печати.

Теоретической и методологической оспопой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых по вопросам аатистическош изучения потребления населения, экономико-статистичсского анализа, моделирования и прогнозирования динамических рядов.

При решении поставленных задач использовались математико-сгатистическпе методы, необходимые для достижения дели исследования: графический метод, статистические методы выявления основной тенденции и прогнозирования рядов динамики, методы моделирования сезонной компоненты, корреляционный и регрессионный анализ.

Обработка данных проводилась с использованием современных средств вычислительной техники на базе персональных ЭВМ IBM PC, пакетов прикладных программ по статистическому анализу и прогнозированию «OLYMP», «MESOSAUR», «Microsoft Exccl 7.0», «Microsoft Word 7.0».

Научная новизна работы. Научная новизна работы состоит в разработке методологии моделирования и прогнозирования на фактических данных выборочных обследований потребления населением продовольственных товаров на основе воссоединения компонентов ряда динамики.

В диссертации сформулированы и обоснованы следующие положения, выносимые на защиту:

- обоснование направления статистического анализа основных показателей потребления на основе воссоединения компонентов ряда динамики;

унифицированная сисгема показателей статистики потреби гельского рынка;

усовершенствованная методика изучения тенденций и закономерностей потребления населением продовольственных товаров с целыо получения "чистой" сезонной волны;

- оценка методов фильтрации и параметров средней сезонной волны;

- методика построения оптимальных статистических моделей прогнозирования потребления на основе воссоединения компонентов ряда динамики;

- результаты многомерного анализа и прогнозирование динамики потребления населением продовольственных товаров.

Практическая значимость исследования заключается в возможности практического использования предложенной методики комплексного анализа потребления продовольственных товаров для органов государственной статистики при изучении потребления как в

целом по стране, так н п региональном аспекте, что даст возможность оценить региональную дифференциацию потребления населения.

Предложенная в диссертации система статистических показателей может быть использована при разработке новых форм статистической отчетности и проведении выборочных обследований в этой област и.

Разработанные в диссертации теоретические и методологические проблемы статистического исследования потребления населения могут быть использованы при моделировании и прогнозировании перспектив развития потребительского рынка в Российской Федерации.

Полученные результаты н практические рекомендации позволяют дать объективную оценку состояния потребительского рынка в Российской Федерации, а также представляют интерес для органов управления при определении основных тенденций развития потребительского рынка.

Апробации работы. Основные положения работы доложены на заседаниях кафедры Теории статистики и прогнозирования и опубликованы в научных сборниках МЭСИ, а также использованы при разработке курса «Анализ рядов динамики и прогнозирование» в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики.

Публикации. Основные положения диссертации изложены в двух опубликованных статьях общим объемом 0,6 пл.

Структура работы. В структурном плане диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений, содержащих результаты компьютерной обработки исходных данных.

Основное содержанке работы

Во введении обосновывается актуальность выбранной темы диссертации, определяются цели и задачи исследования, определены научная новизна и практическая значимость работы.

В первой главе «Потребление населения как объект статистического изучения» проведен критический анализ существующих отечественных и международных понятий и содержания категории «потребление населения», рассмотрены вопросы, связанные с совершенствованием системы показателей статистики

потребительского рынка, и методика построения основных показателей.

Под личным потреблением в работе понимается приобретение товаров и услуг во всех торговых предприятиях, на городских рынкахи через неорганизованную торговлю, в предприятиях бытового

обслуживания населения, пассажирского транспорта, связи, платных учреждениях культуры, здравоохранения, образования, а также потребление товаров и услуг в натуральной форме.

В работе дается анализ динамики потребления населением основных продовольственных товаров за 90-е годы. В целом за этот период произошли значительные изменения в структуре потребления. Это наглядно видно из данных таблицы 1.

Таблица 1

Потребление продуктов питания в Российской Федерации

(в % к предыдущему году)*

1991 г. 1992 г. 1993 Г. 1994 г. 1995 г. 1996 Г.

Хлебные продукты 105,68 105,38 104,08 91.18 103,23 93,75

Картофель 104,65 108,89 107,14 85,71 105,56 96,84

Овощи и бахчевые 101,22 89.16 98,65 93,15 114,71 94,87

Фрукты и ягоды 92,11 85,71 106,67 109,38 94,29 100,00

Мясо и мясопродукты 92,96 87,88 100,00 100,00 89.66 92,31

Яйца 100,00 105.94 98,71 89,08 91,67 89,84

Молоко и молочные 91,83 83,09 103,21 94,46 80,22 94,06

продукты

Рыба и рыбопродукты 93,75 80,00 100,00 91.67 90,91 100,00

Сахар и кондитерские 90,63 93,10 114,81 90,32 96,43 92,59

изделия

* Рассчитано атпором но материалам Российского статистического ежегодника, 1997 г., М„ ГМЦ Госкомстата РФ, 1997, стр. 160, 175

Увеличение потребления продовольственных товаров наблюдалось только в начале 90-х годов. Так, в 1991 году по сравнению с 1990 годом потребление хлеба и хлебных продуктов увеличилось на 5,7%, картофеля -на 4,7%, овощей и бахчевых - на 1,2%. В 1993 году по сравнению с 1992 годом потребление фруктов и ягод увеличилось на 6,7%, сахара - на 14,8%, хлеба и хлебных продуктов - на 4,1%, картофеля - на 7,1%. Динамика потребления молока и молочных продуктов, мяса и мясопродуктов, рыбы и рыбопродуктов характеризуется только отрицательными тенденциями на протяжении всего рассматриваемого периода. Наиболее резкое снижение потребления по данным продовольственным товарам характерно для 1992 и 1995 годов. Так, в 1992 году по сравнению с 1991 годом потребление молочных продуктов снизилось на 16,9%, мяса и мясопродуктов - на 12,1%, рыбы и рыбных консервов - на 20,0%.

В 1996 году по сравнению с 1995 годом произошло снижение потребления практически всех продовольственных товаров. Потребление мяса и мясопродуктов снизилось на 7,7%, хлебных продуктов - на 6,3%, молока и молочных продуктов - на 5,9%, картофеля - на 3,2%. Потребление фруктов и ягод, а также рыбы и рыбных консервов осталось на том же уровне.

Далее в работе проводится сравнительный анализ потребления населения в 1996 году с 1970 годом. Данные анализа показывают, что в 1996 году потребление молока и молочных продуктов снизилось на 42,6 %> рыбы и рыбных консервов - на 44,5%, мяса и мясопродуктов - на 23,8%. Наименее резкие темны снижения потребления наблюдались по картофелю, овощам и бахчевым (23,5-24,0%).

Помимо структуры потребления продовольственных товаров в 90-е годы изменилась и структура расходов на потребление населения (рис.!)

^Покупка товаров и оплатя услуг

Поступление товаров и услуг ■ натуральной форме ^Социальные трансферты а натуральной форме

Рис.1. Структура расходов на конечное потребление населения в Российском Федерации

В 1996 году по сравнению с 1992 годом покупка товаров и оплата услуг снизилась на 3% и составила 71% в общей сумме расходов на конечное потребление. Такая тенденция связана с падением производства, неравномерным изменением цен и снижением покупательной способности доходов населения.

На основе проведенного анализа в работе делается вывод, что в настоящее время стационарный характер тенденций в области потребления ряда продовольственных товаров существенно нарушен и для того чтобы выявить этот разный характер тенденций потребления, необходимо комплексное использование методов статистического анализа и прогнозирования.

Автором работы усовершенствована общепринятая система показателей статистики потребительског о рынка, выявлены особенности методологии исчисления показателей, характеризующих потребительский потенциал рынка, а также его емкость и насыщенность. Это связано с тем, что в большинстве существующих систем показателей статистики потребительского рынка, отсутствуют показатели региональной дифференциации потребления и цен, региональной вариации основных пропорций рынка, показатели потребительского потенциала. В общем виде систему показателей статистики потребительского рынка можно представить в таблице 2:

Таблица 2

Система показателей статистики потребительского рынка

Общая Показа 1 ели Показате- Поката г ели Показа 1е- Показа- Показа ге-

ситуация па пропорцио- ли колеблемости, лн тели ли

рынке нальности развития устойчивости региональ- риска масштаба

товаров и ио» рсбительс- iiotpefÍH- II цикличнос- ных (размера)

услуг кп го рынка тельского рынка ти по«ребнтель-ского рынка различий состояния и развития потребительского рынка рынка

* обьем - соотношение -общий - коэффициен- - региональ - риск - числен-

потребления рынков уровень ты вариации пая случай- ность

по предметов цен на объема вариация ных фирм.

различным потребления, товары потребления. объема рыноч- выст) лаю-

категориям товаров и - цены цен, товарных потребле- ных щих на

населения услуг товаров- запасов ния колеба- рынке

потреби- - тоcapпая представи- - параметры - региональ- ний каждого

тельский структура телей моделей ная - риск товара, их

поичпшал товарооборота - отноше- сезонности и вариация приня- специали-

- емкость - структура ние иен цикличности цен тия зация

рынка потребителей товаров к развития - изменение марке- - числен-

предметов по псем среднему прожиточ- тинго- ность и

потребления признакам уровню ного вых размер

- насыщен- - региональная доходов минимума решений фирм по

ность рынка структура - динами- по регионам рекламе

предметами рынка ка иен по - регио- данных

потребления - соотношение видам нальная товаров

- коэффи- долей средств товаров вариация - доля

циенты производства и - объем основных малых,

эластичности предметов товарных пропорций средних и

по товарам нотрсбления запасов рынка крупных

- коэффи- - воспроизвод- - число - регио- фирм в

циенты ственная оборотов нальная общем

перекрест- структура товарной вариация объеме

ной рынка массы. основных продаж

эластичиостн (соотношение соответст- параметров товаров и

по товарам накопления и вующее развития соответст-

потребления) среднему рынка вующие

- отраслевая и запасу за уровни

территориаль- период потребле-

ная структура ния

рынка данных товаров

В отличие от общепринятой системы показателей, предлагаемая схема предполагает введение в систему показателей статистики потребительского рынка следующей группы показателей:

пропорциональности, развития и потенциала потребительского рынка, а также региональных различий состояния потребительского рынка.

Важнейшими показателями пропорций потребительского рынка являются: соотношение средств производства и предметов потребления; соотношение товарной массы и стоимости платных услуг; отраслевая и территориальная структура рынка; воспроизводственная структура рынка (соотношение накопления и потребления). Пропорциональность структуры рынка предполагает оптимальное соотношение его составных частей и соответствующих показателей, при которых обеспечивается его устойчивое и плавное (бескризисное) развитие, поэтому наиболее эффективными инструментами анализа пропорциональности потребительского рынка являются относительные показатели структуры и координации, а также эмпирические и теоретические коэффициенты эластичности.

При расчете потребительского потенциала также учитываются показатели эластичности предложения и спроса от цен, доходов, налогов и других факторов рынка. Если анализ ведется на микроуровне или на международном уровне, то целесообразно также выделить доли рынка, которые, по расчетным оценкам, достанутся конкурентам.

К основным показателям анализа развития потребительского рынка относятся темпы роста, векторы и параметры трендов продажи, цен и товарных запасов, соотношения цен товаров к среднему уровню доходов, соотношение расходов и доходов населения, динамика цен по видам товаров, число оборотов товарной массы, соответствующее среднему запасу за период. Оценки колеблемости показателей потребительского рынка производятся с помощью коэффициентов вариации. На основе этих коэффициентов оценивается вариация объема потребления, товарных запасов, цен, в том числе и в региональном аспекте.

Для определения региональных различий состояния

потребительского рынка возможно использование показателей, характеризующих основные параметры развития рынка и их пропорции (региональная вариация объема потребления, цен, доходов, прожиточного минимума).

Показатели масштаба (размера) рынка относятся к показателям инфраструктуры потребительского рынка и определяются на основе выборочных обследований и экспертных оценок. При этом может быть оценена как численность фирм, выступающих на рынке каждого товара, численность рекламных предприятий, так и доли различных фирм в общем объеме продаж товаров и соответствующие уровни потребления данных потребительских товаров.

Данная система показателей статистики потребительского рынка не является универсальной и предполагает корректировку состава показателей в зависимости от целей и задач исследования.

Во второй главе «Анализ и прогнозирование динамики объема потребления населением продовольственных товаров по одномерным динамическим рядам» изложены особенности динамических рядов потребления продовольственных товаров, рассмотрены статистические методы измерения основной тенденции, методика выбора

математической функции при аналитическом выравнивании динамических рядов н сделаны прогнозы потребления.

Моделирование и прогнозирование рядов динамики объема потребления населением продовольственных товаров в данном исследовании строится на основе процедуры разделения статистического анализа на пять стадий:

Рис. 2. Схема статистического анализа одномерных рядов динамики

Данная схема включает определение наличия отдельных компонент ряда динамики и разложение ряда динамики на компоненты, которые связаны между собой аддитивно

где у - значения ряда динамики;

Г - детерминированная составляющая ряда; б - периодическая составляющая ряда; случайная составляющая ряда;

или мультипликативно: V', = ./*;£,• 11 воссоединения

компонентов ряда динамики. По нашему мнению, последняя стадия должна быть конечной целью статистического анализа рядов динамики,

так как здесь осуществляется синтез и обобщаются результаты анализа предыдущих стадий. Поэтому данная работа посвящена, в основном, разработке методологии воссоединения отдельных компонентов ряда динамики потребления населения при помощи разработанных методик обработки одномерных рядов динамики.

В работе проведено выделение детерминированной компоненты рядов динамики потребления населением продовольственных товаров различными методами и доказано, что наиболее совершенным методом измерения основной тенденции рядов динамики потребления населения является метод аналитического выравнивания, основанный на способе наименьших квадратов. С помощью этого метода можно решить следующие задачи: определить обобщающие показатели рядов динамики потребления; измерить колеблемость; измерить сезонность динамики потребления; определить теоретические уровни; рассчитать

прогнозируемые уровни при условии сохранения существующей основной тенденции динамики потребления.

Выбор математической функции при аналитическом выравнивании ряда динамики потребления предполагает выполнение следующих требований:

- при определении основной тенденции развития необходимо исходить из фактических уровней динамического ряда и действующих на него факторов;

аналитическое выравнивание должно давать обобщенное выражение основной тенденции на протяжении всех лет ее реального существования;

- тин основной тенденции развития потребления должен определяться характером изменения аналитических показателей динамики: абсолютного прироста, абсолютного ускорения, темпа роста и прироста;

- при возникновении некоторых особенностей или резких изменений в уровнях потребления необходимо применять более сложные и модифицированные функции.

'Гак, например, для моделирования ряда динамики потребления мяса и мясопродуктов была использована модифицированная экспонента (рис.3).

С учетом этих требований были построены оптимальные трендовые модели (таблица 3) по всем исследуемым рядам динамики и на их основе сделаны прогнозы до 1997 года.

»— П СО

? ? I

I § I

г « г з в &

»- г» «О Т- Г>

III 1 § §

3 3

ч- со

I §

.Фактические значения

-Значения, полученные по уравие нию тренда

Рис. 3. Динамика потребления мяса и мясопродуктов в 1989-1995 гг.

Прогнозные значения потребления населением продовольственных товаров за 1996-1997 гг. были получены также и на основе метода экспоненциальног о сглаживания (модель Брауна).

Таблица 3

Модели, отображающие основные тенденции .. развития рядов динамики потребления продовольственных _товаров

Наименование ряда динамики

Вид уравнения

Среднее квадратиче

ское отклонение, кг

Относительная ошибка

аппроксимации %

Молоко и молочные продукты

Овощи и бахчевые Маргарин и другие жиры Сахар

Растительное масло Фрукты и ягоды Картофель

Хлеб и хлебопродукты Мясо и мясопродукты Яйца

Рыба и рыбные консервы

I' = =

7.=

ь=

П =

9860 - 1521 178,8

2080 - 9,551 489,8

81,7 - 4,01 1п 1 6,8

544 - 16,91 + 0,8791* 65,6

67 + 3,531 - 0,0871' 6,2

1090 - 31,61 + 0.87311 210,2

1950 + 501 - 1,321* 264,6

2040 + 43,11 - 1,131* 97,6

165,8

5600 - 2,72е-"'6* 591,6

407 - 3,671 - 0,0911ж 26,4

9.2

17.4

7.5

7.6 5.1

22,4

9.3 3

9,6 8,6 6,6

!±1

Проверка точности прогноза показала, что по сравнению с методом экспоненциального сглаживания наилучшие результаты дает метод аналитического выравнивания. Согласно прогнозу, в 1997 году по сравнению с 1996 годом потребление хлеба и хлебопродуктов должно снизится на 4,6%, картофеля - на 5,6%. Наименее резкое снижение потребления будет характерно для таких продуктов, как растительное масло, молоко и молочные продукты, маргарин и другие жиры, овощи и бахчевые. Потребление молока и молочных продуктов снизится в 1997 году по сравнению с 1996 годом на 0,5%, растительного масла - на 0,3°/о, маргарина и других жиров - на 0,8%, овощей и бахчевых - на 3,2%, а в потреблении фруктов и ягод, а также сахара произойдет увеличение соответственно на 9,9% и 17%.

В 1996-1997 гг. сохранятся также тенденции снижения потребления мяса и мясопродуктов, рыбы и рыбопродуктов, яиц соответственно на 5,7%, 14,7%, 20%.

Далее в работе была исследована случайная компонента с помощью метода авторегрессионных преобразований по всем рядам динамики потребления продовольственных товаров. Построенные модели были использованы при анализе тренд-сезонных рядов динамики.

В третьей главе «Моделирование и прогнозирование тренд-сезонных динамических рядов объема потребления населением продовольственных товаров» рассмотрены и апробированы методы выделения сезонного компонента рядов динамики потребления продовольственных товаров, даны оценки точности определения сезонной волны, изучена эволюция и факторы сезонных колебаний, раскрыты циклы внутригодичной колеблемости, произведено построение прогнозов потребления на основе воссоединения компонентов ряда динамики.

Под тренд-сезонным рядом динамики в работе мы понимаем динамический ряд, в котором периодические колебания имеют определенный постоянный период, равный годовому промежутку. Анализ потребления продовольственных товаров, проведенный во второй главе, указывает на необходимость выявления сезонной компоненты и последующего учета сезонности при построении прогнозов потребления. Исследуемые ряды динамики были проверены па наличие сезонной компоненты на основе дисперсионного критерия. Сезонная компонента обнаружена в рядах динамики потребления молока и молочных продуктов, овощей и бахчевых, растительного масла, фруктов и ягод, картофеля, мяса и мясопродуктов, яиц, рыбы и рыбопродуктов.

Выделение сезонной компоненты из ряда динамики, так же как и выделение тренда, может осуществляться при помощи аналитического выравнивания и на основе использования процедур механического сглаживания, которые получили название итерационных методов

фильтрации. По нашему мнению, наиболее точные результаты выделения сезонной компоненты в ряду динамики дают итерационные методы, поэтому фильтрация сезонного компонента в рядах динамики потребления продовольственных товаров была осуществлена методом Ферстера. Метод Ферстера является универсальным методом фильтрации сезонного компонента, так как предполагает использование скользящей средней, аналитического выравнивания, элементов корреляционно-регрессионного анализа.

Фильтрация сезонной компоненты данным методом по всем исследуемым рядам динамики осуществлялась по следующей схеме:

- на первом этапе исходный динамический ряд выравнивался скользящей средней. Недостающие значения восстанавливались на основе аналитического выравнивания по соответствующим функциям;

для сглаживания динамического ряда применялась линейная регрессия;

- производилась оценка значений тренда по уравнениям регрессии и затем рассчитывались оценки сезонной волны и остаточной компоненты.

Так, например, фильтрация сезонной компоненты ряда динамики потребления мяса и мясопродуктов методом Ферстера приведена в таблице 4.

Анализ данных таблицы 4 говорит о том, что фактические значения и значения тренда ряда динамики потребления мяса и мясопродуктов практически полностью совпадают в начале рассматриваемого периода (1989 - 1992 г.г.), а затем резко расходятся на протяжении 1993-1995 гг. Подобный анализ был проведен по всем рядам динамики. Аналогичные расхождения фактических значений и значений тренда наблюдаются для рядов динамики потребления рыбы и рыбопродуктов, фруктов и ягод, молока и молочных продуктов, овощей и бахчевых. По нашему мнению, в 1993-1995 г.г. сезонная компонента оказывала отрицательное влияние на общий уровень потребления большинства продуктов питания, наибольшие колебания в потреблении связаны именно с сезонной и случайной составляющей. При этом случайные и сезонные составляющие для всех рядов действуют в противоположном направлении и взаимно компенсируют друг друга, но влияние сезонной составляющей прослеживается в наибольшей степени, поэтому при построении прогнозов именно сезонная компонента должна оказывать более существенное влияние на ожидаемые показатели потребления основных продовольственных товаров.

Получение качественно новой информации о сезонности дает применение в анализе рядов Фурье. С их помощью можно выявить циклы колеблемости, построить модели сезонности, выявить форму сезонной волны, проверить точность полученных моделей сезонности.

Таблица 4

Фильтрация ряда динамики потребления мяса и мясопродуктов на компоненты по методу Ферстера

Фактические значения (кг) У, Детерминированная компонента Сезонная компонента Случайная компонента е.

1989 год 1 кв 1910.78 1868,07 -35,86 78,57

2 кв. 1825.55 1813.79 -19,79 31,55

3 кв 1693.29 1773,78 -130,33 49,84

4 кв 1882.98 1844,56 41.85 -3,43

1990 год 1 кв 1918.98 1867,67 -31,50 82,81

2 кв 1749,72 1774,34 -42.31 17,69

3 кв 1678.92 1712,50 -88,65 55,07

4 кв. 1742.45 1734,27 54,58 -46,40

1991 год 1 кв 1773,24 1701,63 64,26 7,35

2 кв 1517,57 1599,14 , -56,81 -24,76

3 кв 1588,17 1605,06 -105,01 88,12

4 кв 1726.32 1622,78 154,87 -51,33

1992 год 1 кв 1450.32 1497,64 112,53 -159,85

2 кв 1363,58 1381,07 35,43 -52,92

3 кв 1346,78 1417,93 -247.18 176,03

4 кв 1614,58 1539,03 161,04 -85,49

1993 год 1 кв 1580,18 1573,05 99,74 -92,61

2 кв 1517.27 1423,87 118,22 -24,82

3 кв 1080,77 1320,87 -513,01 272,91

4 кв 1604,66 1468,74 224,44 -88,52

1994 год 1 га 1584,85 1574,04 101.00 -90,18

2 кв 1521,76 1428,09 117.67 -24,00

3 кв 1083.97 1324,78 -512,56 271,75

4 кв 1609,41 1430,93 265,55 -87,07

1995 год 1 кв. 1420.91 833,49 762,49 -175,07

2 кв 1364.34 1280,36 136,76 -52,78

3 кв 971,83 1187,73 -528,49 312,59

4 кв 1442,92 1262,54 318,35 -137,97

Построенные периодические функции, состоящие из трех гармоник, довольно точно отражают колебания по всем рядам динамики потребления продовольственных товаров, так как они объясняют 70-80% общей дисперсии. Так, например, анализ сезонной волны ряда динамики потребления мяса и мясопродуктов показал, что третья гармоника хорошо описывает ряд динамики (рис.4).

-Фа1стические отклонения от тренда

-3 гармоника

Рис. 4. Сезонная полны ряда динамики

потребления мяса и мясопродуктов

Важным аспектом сезонности выступает эволюция колебаний. Главной задачей при этом является определение направления амплитуды сезонных колебаний, точек экстремума сезонной волны. Для измерения динамики сезонной волны в работе были использованы методы регрессионною анализа и данные, полученные методом Ферстера. Анализ динамики сезонной волны позволил сделать следующие выводы:

- в 1989-1995 гг. наблюдались различные тенденции потребления продовольственных товаров н происходило некоторое изменение структуры потребления населением продовольственных товаров;

- по большинству продуктов питания максимальное значение потребления приходилось на 3-4 кварталы. Максимум потребления овощей и бахчевых, картофеля характерен для 1 квартала. При этом по ряду продуктов возможны изменения максимальных и минимальных значений потребления в ближайшее время. Форма сезонной волны ряда динамики потребления овощей и бахчевых, мяса и мясопродуктов может измениться в 1998 году. Изменения в потреблении растительного масла возможны в 3-4 кварталах через 5-6 лет, в потреблении рыбы и рыбных консервов - через 2-3 года;

- резкие изменения формы сезонной волны ряда динамики потребления молока и молочных продуктов могут произойти через 10-12 лет. Изменения формы сезонной волны в потреблении картофеля произойдут через 3-4 г ода.

При построении прогнозов тренд-сезонных рядов динамики потребления продовольственных товаров в работе использовались три методики.

Первая методика предполагает воссоединение компонентов рядов динамики потребления продовольственных товаров в виде у = ./, + 5,

в случае аддитивной связи и У( = у - £ в случае мультипликативной

связи компонентов.

Вторая методика представляет собой синтез тренда и индексов сезонности: у4 = +

где - индекс сезонности.

Данная методика используется в работе для случая мультипликативной связи компонентов рядов динамики потребления продовольственных товаров.

Третья методика основана на данных метода Ферстера:

где а^ - коэффициенты регрессии;

- сглаженные значения уровней рядов динамики потребления продовольственных товаров.

На основе анализа трех вариантов полученных прогнозных значений потребления на 1996-1997 гг. были сделаны следующие выводы, чго для рядов динамики, которым свойственна аддитивная связь, таким как потребления мяса и мясопродуктов, растительного масла, фруктов и ягод, молока и молочных продуктов, яиц, наилучшие результаты были получены на основе метода воссоединения компонентов рядов, а для рядов динамики, которым свойственна мультипликативная связь между компонентами, в частности, потребления овощей и бахчевых, картофеля, рябы и рыбопродуктов - на основе индексов сезонности. Метод Ферстера для прогнозирования данных рядов динамики не дал удовлетворительных результ атов.

В четвертой главе «Многомерный анализ и прогнозирование динамики объема потребления продовольственных товаров» проведен корреляционный анализ объема потребления продовольственных товаров и построены прогнозы потребления продовольственных товаров на основе уравнений многофакторной регрессии.

Па динамику потребления влияет множество разнообразных факторов. Одна из возможных классификаций этих факторов представлена на рис. 5.

В настоящее время при изучении потребления в специальной литературе приоритет отдается социальным, экономическим и демографическим факторам. По нашему мнению, для построения многофакторных регрессионных моделей потребления

продовольственных товаров целесообразно использовать блок демографических факторов и блок факторов уровня материальной обеспеченности.

В рядах динамики потребления продовольственных товаров было подтверждено существование автокорреляции. Это предопределило особенности дальнейшего применения многофакгорного рирессионпого анализа. Наиболее эффективными методами устранения автокорреляции

являются метод отклонения от основной тенденции развития, а также метод включения в регрессионную модель фактора времени (метод Фрпша-Воу).

Па основе анализа матриц парных коэффициентов корреляции были сделаны выводы о целесообразности включения тех или иных факторов в регрессионные модели.

Рис. 5. Схема факторов, влияющих на потребление населения

По мнению автора, среди всех видов продуктов от соотношения доходов и расходов в наибольшей степени зависит потребление овощей и бахчевых, фруктов и ягод, картофеля; в наименьшей степени -потребление маргарина и других жиров, масла растительного, рыбы и рыбных консервов, мяса и мясопродуктов. Состав семьи влияет на потребление молока и молочных продуктов, хлеба и хлебных продуктов, мяса и мясопродуктов.

Далее в работе были построены многофакторные регрессионные модели методом отклонений от тенденции (таблица 5), так как проверка томности прогнозов показала, что наилучшие результаты дает именно этот метод.

В прогнозных моделях оценка параметров и факторов, включенных в уравнения множественной регрессии, производилась на основе метода аналитического выравнивания.

Таблица 5

Многофакторпыс модели регрессии, построенные методом отклонений от основной тенденции

Роулмапшнмн показа!ель Уравнение регрессии, используемое для прогноза

Объемы потребления:

- хлеба и хлебных продуто» £ = 0,001 + 34,397 х, +24,130 х3

- мяса и мясопродуктов у4 =-0,247 + 279,28 хА+ 313,77 хг 264,09 хч

- сахара \ =-0,101 1 64,75 х(- 132,42 х„

- овощей и бахчевых \ =-10,737 - 561,32 х4+ 94,16x4-

- фруктов и ягод % = -2,541 - 361,779 х+ 19,57 хг

- яиц % = 7,380-589,42 х4- 57,95 хг

молока и молочных

продуктов 5^-1.78-650,11 2100,45 х„

- масла растительною £ = -0,086 - 10,85 х%+ 0,627 хг

- маргарина и других "жиров у3 = -0,007 + 3.67 хя+ 10.88 х3

| - рыбы н рыбных консервов у„= 0,0016 1-33,56 х^ 28.83 х4

I | - каршфеля V = 2,844 1 510.49 х + 608.45 х,- 23,26 х,- ЧЛ 1 •» а

На основе полученных прогнозных значений на 1996 и 1997 гг. в работе сделаны следующие выводы. В 1997 году по сравнению с 1996 годом, по нашему мнению, потребление молока и молочных продуктов снизится на 9%, мяса и мясопродуктов - на 8%, рыбы и рыбопродуктов -на 14,8%, фруктов и ягод - на 1,7%, овощей и бахчевых - на 11,3%. В значительной степени увеличится потребление сахара (на 15,3%), картофеля (на 10,1%), маргарина и других жиров (на 10,2%). Менее резкое увеличение потребления будет наблюдаться по растительному маслу и хлебопродуктам. В 1997 году по сравнению с 1996 годом

югрсблепис растительного масла увеличится на 6,9%, хлеба и ;лсбонродуктов - па 5,1%. Увеличение доходов по сравнению с исходами на 1% приводит к увеличению потребления растительного гасла на 1,1 кг, снижению потребления яиц на 55,8 шт., увеличению югрсблсния фруктов и ягод на 18,6 кг, снижению потребления мяса и гясонродуктсж на 9,8 кг, увеличению потребления овощей и бахчевых на 00,8 кг, снижению потребления картофеля па 32,1 кг.

К заключении обобщены результаты проведенного

га I ист и чес кого исследования, проанализированы перспективы их фактического использования л деятельности органов госстатистики и >ргапов управления, а также сформулированы основные выводы и |еобходимыс рекомендации, вытекающие из результатов исследования.

11о теме диссертации опубликованы следующие работы:

1. Методы построения моделей прогноза спроса и потребления населения // Методология статистического анализа п прогнозирования социально-экономической информации. Сборник научных трудов МЭСИ // М.: МЭСИ, 1995 - объем 0,3 и.л.

2. Моделирование и прогнозирование потребления и спроса населения гто одномерным рядам динамики // Методология статистического исследования финансовых и социально-экономических процессов. Сборник научных трудов МЭСИ // М.: МЭСИ, 1997- объем 0,3 п.л.

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Долгушина, Светлана Вячеславовна

Введение 3

Глава I. Потребление населения как объект статистического изучения.9

1.1. Эволюция теоретического анализа и особенности современного подхода в определении потребления населения.9

1.2. Теоретические основы построения системы статистических показателей потребления населения 18

1.3. Организация статистического наблюдения и особенности формирования статистической информации о потреблении населения.26

Глава II. Статистический анализ и прогнозирование динамики объема потребления населением продовольственным товарам по одномерным динамическим рядам.36

2.1. Основные особенности статистического анализа рядов динамики по компонентам ряда.36

2.2. Анализ основной тенденции и прогнозирование объема потребления населением продовольственных товаров.46

2.3. Прогнозирование объема потребления населения с помощью авторегрессионных моделей 64

Глава III. Моделирование и прогнозирование тренд-сезонных динамических рядов объема потребления населением продовольственных товаров.69

3.1. Фильтрация компонент сезонных рядов динамики.69

3.2. Анализ динамики сезонной волны.84

3.3. Прогнозирование объема потребления

I " населением продовольственных товаров на базе воссоединения компонентов ряда динамики.91

Глава IV. Многомерный анализ и прогнозирование динамики объема потребления населением продовольственных товаров. 97

4.1. Корреляционный анализ объема потребления . . . 97

4.2. Многофакторный регрессионный анализ объема потребления. 1^0

4.3. Построение моделей прогноза объема потребления населением продовольственных товаров. 120-12 ^

Диссертация: введение по экономике, на тему "Методология статистического моделирования и прогнозирования динамики потребления населением продовольственных товаров"

Современная экономическая ситуация в Российской Федерации в целом характеризуется как переходная от состояния централизованной плановой управляемости к состоянию автоматического рыночного регулирования экономических отношений при государственной координации общих условий производственной и коммерческой деятельности субъектов рыночного хозяйства с целью защиты общенациональных интересов. В настоящее время сам переход от плановой к рыночной системе экономических отношений требует квалифицированного государственного регулирования макроэкономических процессов , которое, в свою очередь, невозможно без постоянного проведения глубокой аналитической и прогнозной работы на внутрироссийских и внешних рынках по основным потребительским товарам.

Для того чтобы рынок в сочетании с государственным регулированием превратился в активный инструмент повышения эффективности производства, необходимо проведение ряда научных исследований по изучению потребностей населения. В экономико-статистическом моделировании и прогнозировании конъюнктуры товарных рынков первичная и ведущая роль принадлежит изучению объемов, структуры и динамики потребления населения. Если не будет соблюдаться основное требование - соответствие предложения товаров и услуг платежеспособным потребностям населения, запланированные мероприятия не дадут ожидаемого эффекта.

В этих условиях статистическое изучение потребностей, спроса и потребления являются приоритетными направлениями. Изучение динамики потребления населения имеет не только практический, но и общетеоретический интерес. Динамический ряд потребления населением продуктов питания, предметов культурно-бытового назначения и хозяйственного обихода и других материальных благ и услуг, как правило, яркий пример колеблющегося ряда, для статистического исследования которого недостаточно общепринятых и сравнительно элементарных методов.

Комплексные статистические методы анализа динамических рядов потребления населения разработаны все еще недостаточно, хотя имеют немалую историю. Весомый вклад в разработку методологии анализа рядов динамики, основанной на статистических методах, внесли отечественные ученые: Боярский А.Я., Венсель В.В., Громыко Г.Л., Ефимова М.Р., Кильдишев Г.С., Френкель А.А., Четыркин Е.В. Исследованию динамики потребления населения посвящены работы Кабо Р., Корженевского И.И., Римашевской Н.М., Субботина А.П., Швыркова В.В. , Якоби А. .

Однако, большинство вопросов носит чисто методологический характер. Поэтому для исследования потребления населения необходимо выбрать и приспособить наиболее приемлемые методы, позволяющие дать обширную и точную картину потребления населения на основе имеющейся в настоящее время информационной базы. Все вышеизложенное обусловило актуальность предлагаемой темы диссертации.

Целью диссертационного исследования является совершенствование методологии статистического моделирования и прогнозирования показателей, характеризующих потребление населения и определяющих его факторов. Достижение цели потребовало решения следующих задач:

- проведения критического анализа существующих понятий и содержания категории «потребление населения», определения его критериев и основных составляющих; построения системы показателей, характеризующих разные стороны потребления населения; статистической характеристики фактической динамики потребления продовольственных товаров, включая измерение основной тенденции, сезонности и случайной компоненты;

- уточнения и дополнения методики выбора типа уравнений тренда, оценки надежности статистических характеристик динамики и анализа колеблемости потребления населения;

- оценки различных методов выявления тренда как необходимого этапа для получения «чистой» сезонной волны;

- апробации метода гармонического анализа для выявления дополнительных циклов, определения факторов внутригодовой колеблемости, а также проверки точности построения моделей сезонности;

- применения различных методов вычисления средней сезонной волны и выбора наиболее приемлемых методов для оценки сезонности потребления населением продовольственных товаров;

- прогнозирования потребления населением продовольственных товаров на основе воссоединения компонентов ряда динамики; исследования возможностей и специфики применения корреляционно-регрессионного анализа для динамических рядов, характеризующих потребление населением продовольственных товаров.

В соответствии с поставленной целью объектом исследования является совокупность потребителей в Российской Федерации, предметом исследования - основные показатели потребления населением продовольственных товаров.

Информационной базой исследования явились официальные данные выборочных обследований семей, проводимых Госкомстатом

Российской Федерации в 1989-1995 гг., а также материалы периодической печати.

Теоретической и методологической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых по вопросам статистического изучения потребления населения, экономико-статистического анализа, моделирования и прогнозирования динамических рядов.

При решении поставленных задач использовались математико-статистические методы, необходимые для достижения цели исследования: графический метод, статистические методы выявления основной тенденции и прогнозирования рядов динамики, методы моделирования сезонной компоненты, корреляционный и регрессионный анализ.

Обработка данных проводилась с использованием современных средств вычислительной техники на базе персональных ЭВМ IBM PC, пакетов прикладных программ по статистическому анализу и прогнозированию «OLYMP», «MESOSAUR», «Microsoft Excel 7.0», «Microsoft Word 7.0».

Научная новизна работы состоит в разработке методологии моделирования и прогнозирования на фактических данных выборочных обследований потребления населением продовольственных товаров на основе воссоединения компонентов ряда динамики.

В диссертации сформулированы и обоснованы следующие положения, выносимые на защиту:

- обоснование направлений статистического анализа основных показателей потребления на основе воссоединения компонентов ряда динамики; унифицированная система показателей статистики потребительского рынка; усовершенствованная методика изучения тенденций и закономерностей потребления населением продовольственных товаров с целью получения "чистой" сезонной волны; оценка методов фильтрации и параметров средней сезонной волны;

- методика построения оптимальных статистических моделей прогнозирования потребления на основе воссоединения компонентов ряда динамики;

- результаты многомерного анализа и прогнозирование динамики потребления населением продовольственных товаров.

Практическая значимость исследования заключается в возможности практического использования предложенной методики комплексного анализа потребления продовольственных товаров для органов государственной статистики при изучении потребления как в целом по стране, так и в региональном аспекте, что даст возможность оценить региональную дифференциацию потребления населения.

Предложенная в диссертации система статистических показателей может быть использована при разработке новых форм статистической отчетности и проведении выборочных обследований в этой области.

Разработанные в диссертации теоретические и методологические проблемы статистического исследования потребления населения могут быть использованы при моделировании и прогнозировании перспектив развития потребительского рынка в Российской Федерации.

Полученные результаты и практические рекомендации позволяют дать объективную оценку состояния потребительского рынка в Российской Федерации, а также представляют интерес для органов управления при определении основных тенденций развития потребительского рынка.

Основные положения работы доложены на заседаниях кафедры Теории статистики и прогнозирования и опубликованы в научных сборниках МЭСИ, а также использованы при разработке курса «Анализ рядов динамики и прогнозирование» в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики.

Основные положения диссертации изложены в двух опубликованных статьях общим объемом 0,6 п.л.

В структурном плане диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений, содержащих результаты компьютерной обработки исходных данных.

Диссертация: заключение по теме "Статистика", Долгушина, Светлана Вячеславовна

выводы, что для рядов динамики, которым свойственна аддитивная связь, таким как потребления мяса и мясопродуктов, растительного масла, фруктов и ягод, молока и молочных продуктов, яиц, наилучшие результаты были получены на основе метода воссоединения компонентов рядов, а для рядов динамики, которым свойственна мультипликативная связь между компонентами, в частности, потребления овощей и бахчевых, картофеля, рябы и рыбопродуктов - на основе индексов сезонности. Метод Ферстера для прогнозирования данных рядов динамики не дал удовлетворительные результаты.

На динамику потребления влияет множество разнообразных факторов. В настоящее время при изучении потребления в специальной литературе приоритет отдается социальным, экономическим и демографическим факторам. По нашему мнению, для построения многофакторных регрессионных моделей потребления продовольственных товаров целесообразно использовать блок демографических факторов и блок факторов уровня материальной обеспеченности.

Среди всех видов продуктов от соотношения доходов и расходов в наибольшей степени зависит потребление овощей и бахчевых, фруктов и ягод, картофеля; в наименьшей степени -потребление маргарина и других жиров, масла растительного, рыбы и рыбных консервов, мяса и мясопродуктов. Состав семьи влияет на потребление молока и молочных продуктов, хлеба и хлебных продуктов, мяса и мясопродуктов.

Согласно прогнозу, в 1997 году по сравнению с 1996 годом потребление молока и молочных продуктов должно снизится на 15%, овощей и бахчевых - на 6,5%, рыбы и рыбопродуктов - на 18,4%, мяса и мясопродуктов - на 8,1%, хлеба и хлебопродуктов - на 4,6%, маргарина и других жиров- на 0,8%, растительного масла - на 7,4%. При этом будет наблюдаться увеличение потребления фруктов и ягод (на 11,3%), яиц (на 10,4%), картофеля (на 0,6%), сахара (на 17%). В настоящий момент нельзя утверждать о положительной ситуации в потреблении ряда продовольственных товаров.

Увеличение доходов по сравнению с расходами на 1% приводит к увеличению потребления растительного масла на 1,1 кг, снижению потребления яиц на 55,8 шт., увеличению потребления фруктов и ягод на 18,6 кг, снижению потребления мяса и мясопродуктов на 9,8 кг, увеличению потребления овощей и бахчевых на 100,8 кг, снижению потребления картофеля на 32,1 кг.

1. Агеева Н.К. "Ряды динамики", М.,МИУ, 1982

2. Аглицкий И.С. "Как преуспеть на российском рынке реформ?", М., Микроинформ, 1993

3. Айвазян С.А., Римашевская Н.М. "Типология потребления", М., Наука, 1978

4. Архипова Л.В., Баев Н.Ф. "Рынковедение", М., Экономика, 1982

5. Астафьев М.Т."Статистические методы анализа динамических рядов в торговле", JL, Изд-во Ленингр. института советской торговли, 1973

6. Афанасьев В.И. "Методы статистического анализа динамических рядов в торговле", Л., 1990

7. Баландин И.К. "Анализ и прогнозирование потребительского спроса", М., Изд-во текст, института, 1990

8. Бедрицкий A.M. "Изучение спроса на товары народного потребления", Киев, Вища школа, 1976

9. Белый Б.Н. "Экономико-математические методы прогнозирования спроса", Киев, КТЭИ, 1979

10. Беляевский И.К. "Методы изучения и прогнозирования покупательского спроса, М., МЭСИ, 1975

11. Беляевский И.К. "Проблемы статистического анализа рыночных процессов", М., МЭСИ, 1993

12. Беляевский И.К. "Проблемы статистики сельского хозяйства, торговли и стоимости жизни", М., МЭСИ, 1991

13. Беляевский И.К. «Статистика рынка: задачи, показатели, методология», «Вестник статистики», 1991, N 9

14. Бредов В.М., Левин А.И. "Экономико-математические модели спроса и расчеты на их основе", М., Экономика, 1969

15. Бука Л.Ф. "Сезонные колебания в торговле Западной Сибири",

М., Моск. кооперат. институт, 1972

16. Бурачас А.И. "Теории спроса", М., Мысль, 1970

17. Венсель В.В. "Интегральная регрессия и корреляция. Статистическое моделирование рядов динамики", М., Финансы и статистика, 1983

18. Вербер В.Л. "Статистические методы в торгово-экономических расчетах", Донецк, 1969

19. Виноградов С.И. "Потребление и торговая конъюнктура", Донецк, 1969

20. Воронов А.Н. "Прогнозирование спроса и торговая конъюнктура", М., Заочн. институт советской торговли, 1980

21. Воронов А.Н. "Методы определения общего объема спроса населения на товары"., М., 1975

22. Воронов А.Н. "Рынок товаров народного потребления: проблемы, перспективы", М., ВНИИЭТсистем, 1990

23. Гельвановский М.И. "Экономическая статистика в период перехода России к рыночной модели хозяйствования", М., 1992

24. Головач А.В. "Экономико-статистический анализ потребления и спроса", Киев, Вища школа, 1978

25. Громыко Г.Л. «Статистические ряды в экономических и экономико-географических исследованиях», М., МГУ, 1974

26. Давидович Б.Я. "Вопросы долгосрочного прогнозирования спроса на товары народного потребления., М., ВНИИЭТсистем, 1975

27. Дера В.Г. "Методы сбора и анализа информации в системе маркетинга", M., ИПКИР, 1991

28. Дружинин Н.К. "Методы изучения спроса населения на товары народного потребления", М., МИНХ, 1968

29. Дюкова Е.Г., Крылова Н.И. "Статистика торговли с элементами математической статистики", М., Статистика, 1979

30. Ефимова М.Р. и др."Общая теория статистики", М., ИНФРА-М,1996

31 .Жердецкая Г.И. "Сезонность в торговле непродовольственными товарами", М., Изд-во кооперат. института, 1975

32. Иващенко Г.А., Кильдишев Г.С., Шмойлова Р.А. "Статистическое изучение основной тенденции развития и взаимосвязи в рядах динамики", Томск, Изд-во Томского университета, 1985

33. Кабо Р. "Потребление городского населения России", М., 1918

34. Кендел М. "Временные ряды", М., Финансы и статистика, 1981

35. Кендел М., Стьюарт А. «Многомерный статистический анализ и временные ряды», М., Наука, 1976

36. Кильдишев Г.С. "Статистический анализ динамических рядов", М., МЭСИ, 1974

37. Кильдишев Г.С., Френкель А.А. «Анализ временных рядов и прогнозирование», М., Статистика, 1973

38. Ковалева JI.H. "Многофакторное прогнозирование на основе рядов динамики", М., Статистика, 1988

39. Колемаев В.А. "Статистический анализ экономических временных рядов", М., ГАУ, 1992

40. Колемаев В. А., Староверов О.В., Турундаевский В.Б. "Теория вероятностей и математическая статистика", М., Высшая школа, 1991 т

41. Корженевский И.И. "Емкость рынка и методы ее исчисления", М., Госторгиздат, 1962

42. Корольков И.И. "Рынок и торговля", Киев, КТЭИ, 1990

43. Короткое В.А. "Методология статистического исследования", М„ МЭСИ, 1992

44. Крутиков Ф.А. "Теоретические основы определения емкости рынка", М., Экономика, 1965

45. Крутовой Ж.А."Экономико-математические методы в торговле и общественном питании", Харьков, Изд-во Института общ. питания, 1989

46. Кудряшова Н.И. "Основы маркетинговой деятельности с учетом характера потребительского спроса", М., Изд-во текст, института, 1991

47. Кулагина Г.Д. "Статистическая характеристика потенциала народного хозяйства в условиях рыночной экономики", М., МЭСИ, 1992

48. Лаврушин Б.Г. "Методы трендового прогноза спроса", М., МИНХ, 1988

49. Левин А.И. "Экономическое регулирование внутреннего рынка", М., Экономика, 1967

50. Левина Л. "Теория рынка", Российский экономический журнал, 1995 год, N4

51. Лексис В. «Товарные биржи и торговля», М., 1902

52. Марголин А.Л., Шумакова К.С. "Спрос и коммерческая работа на рынке товаров народного потребления", М., Знание, 1989

53. Маркелявичюс И.Ю. "Статистическое исследование сезонности розничного товарооборота", М., 1981

54. Мордасова Л.А. "Экономика и организация торговли", М., ВНИИ эк-ки торговли и систем управления, 1973

55. Невесенко В.И. "Торговля в рыночной экономике", Киев, Вища школа, 1991

56. Орлов А.В. "Вопросы совершенствования методов прогнозирования спроса", М., 1984

57. Партигул С. "Вопросы методологии статистики народного потребления", Вопросы экономики, 1956, N 10

58. Плошко Б.Г., Елисеева И.И. "Построение системы рядов динамики и статистический анализ их взаимосвязи", Л., ЛФЭИ, 1980

59. Подгорная Н.М. "Изучение и прогнозирование спроса на товары", Киев, Об-во "Знание", 1981

60. Половников В.А. "Основы статистического моделирования", М„ МЭСИ, 1975

61. Поляк Г. «Заработная плата и потребление», «Статистическое обозрение», М„ ЦСУ, 1929, N 1-3

62. Половников В.А. "Методы и модели экономического прогнозирования", М., МЭСИ, 1984

63. Половников В.А. "Анализ и прогнозирование транспортной работы морского флота", М., Транспорт, 1983

64. Попов В.А. "Динамический метод построения экономико-статистических моделей", М., 1984

65. Почекина В.В. "Прогнозирование потребностей и потребления", Минск, НИИ НТИ и техн.-экон. исследований Госплана БССР, 1989

66. Прауде В.Р. "Система изучения и формирования рынка предметов потребления", Рига, ЛатНИИНТИ, 1980

3Q

68. Римашевская Н.М. «Основы дифференциации заработной платы и доходов населения. Методы экономико-математического моделирования», М., Статистика, 1972

69. "Российская Федерация в цифрах в 1993 году", М., Инф,-изд. Центр, 1994

70. Российский статистический ежегодник, 1997 год, М., ГМЦ Госкомстата РФ, 1997

71. Ряузов Д.Н. "Статистико-математические методы в торговле", М., МЭСИ, 1978

72. Салин В.Н. "Экономико-статистическое изучение потребления", М., Финансы и статистика, 1990

73. Смирнов В.Н. "Методы статистического изучения сезонности советской торговли", Л., ЛИСТ, 1977

74. «Социальная статистика» под ред. Елисеевой Е.И., М., Финансы и статистика, 1997

75. Статистический словарь, М., Финансы и статистика, 1989

76. Столмов Л.Ф. "Рынковедение", М., Экономика, 1983

77. Столмов Л.Ф. "Прогнозирование покупательского спроса", М., Изд-во кооперат. института, 1972

78. Страздин П.Ф. "Потребление и спрос населения", Рига, Латв. НИИ по изуч. спроса, 1970

79. Субботин А.П. «Курс промышленной экономии и коммерческой географии в связи с торгово-промышленной статистикой», М., 1898

80. "Теория статистики" под ред. Шмойловой P.M., М., Финансы и статистика, 1996

81. Файницкий А. "Некоторые проблемы изучения конъюнктуры социалистического рынка", Сб. науч. работ Ленингр. института сов. торговли, вып. XIX, 1962

82. Фомин Г.П. "Экономико- математическое моделирование явлений и и процессов в торговле", М., Заоч. институт сов. торговли, 1982

83. Френкель А. А. "Корреляционный и регрессионный анализ в экономических приложениях", М., МЭСИ, 1987

84. Френкель А. А. "Математические методы анализа динамики и прогнозирования производительности труда", М., Экономика, 1972

85. Шибалкин А.Е. "Ряды динамики", М., ТСХА, 1981

86. Четвериков Н.С. «Сглаживание динамических рядов» , Ученые записки по статистике, Т. ХХП-ХХШ, М., Наука, 1973

87. Четыркин Е.М. «Статистические методы прогнозирования», М., Статистика, 1975

88. Широбоков А.И. "Использование математико-статистических методов в анализе и прогнозировании спроса населения", Минск, Вышэйш.шк,, 1992

89. Швырков В .В. "Статистика потребления", М., МИНХ, 1962

90. Швырков В.В. "Моделирование внутригодичных колебаний спроса", М., Статистика, 1973

91. Юзбашев М.М. и др. "Статистический анализ тенденций и колеблемости", М., Финансы и статистика, 1983

92. Якоби А. «О потреблении городского населения»,

Статистическое обозрение», 1929, N 1