Дата	Цена, руб.	Значение средней, руб	Разница средней и текущей цены
01.04.2002	78,90	-	х
02.04.2002	78,10	-	х
03.04.2002	86,00	84,76	-
04.04.2002	97,50	86,18	-
05.04.2002	83,30	88,68	+
06.04.2002	86,00	88,7	+
07.04.2002	90,60	85,46	-
08.04.2002	86,10	89,82	+
09.04.2002	81,30	94,34	+
10.04.2002	105,10	97,8	-
11.04.2002	108,60	101,94	-
12.04.2002	107,90	112,1	+
13.04.2002	106,80	113,68	+
14.04.2002	132,10	114,32	-
15.04.2002	113,00	117,62	+
16.04.2002	111,80	119,08	+
17.04.2002	124,40	114,34	-
18.04.2002	114,10	116,54	+
19.04.2002	108,40	124,32	+
20.04.2002	124,00	129,36	+
21.04.2002	150,70	137,26	-
22.04.2002	149,60	151,46	+
23.04.2002	153,60	157,4	+
24.04.2002	179,40	158,98	-
25.04.2002	153,70	168,9	+
26.04.2002	158,60	171,04	+
27.04.2002	199,20	162,22	-
28.04.2002	164,30	163,34	-
29.04.2002	135,30	-	х
30.04.2002	159,30	-	х

Значение скользящей средней программа Excel рассчитывает автоматически при введении формулы , установив в искомой ячейке {=СУММ(B2:B6)/5} , далее протянуть мышью вниз.

На основании полученных данных с помощью табличного процессора Excel построим диаграмму - График фактических и скользящих пятичленных средних цен.

График фактических и скользящих пятичленных средних цен, где 1- график фактических цен; 2- график исчисленных скользящих пятичленных средних цен.

Из графика видно, что при значительных колебаниях фактических цен скользящая пятичленная средняя имеет ярко выраженную повышательную тенденцию.

2. Аналитическое выравнивания ряда динамики по прямой .

Рассмотрим применение метода на следующих данных о производстве продукции предприятием ОАО «Технополис»:

Год

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

Объем продукции, тыс. ед.

10,0

10,7

12,0

10,3

12,9

16,3

15,6

17,8

18,0

Примем за точку отсчета 1995г. Тогда условные годы:

Год

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

t.

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

Определим параметры уравнения прямой с использованием программы Excel:

Годы	Объем продукции, тыс. ед.	Условные годы	t2	yt	y1
1	2	3	4	5	6
1991	10	-4	16	-40	9,3
1992	10,7	-3	9	-32,1	10,41
1993	12	-2	4	-24	11,52
1994	-10,3	-1	1	10,3	12,63
1995	12,9	0	0	0	13,74
1996	16,3	1	1	16,3	14,85
1997	15,6	2	4	31,2	15,96
1998	17,8	3	9	53,4	17,07
1999	18	4	16	72	18,18
Итого:	123,6	0	60	66,5	123,66

Т.к. прямая имеет вид y1 = a0+ а1t , то

а0= 123,6/9 = 13,74 тыс. ед.;

а1 = 66,5/ 60 = 1,11 тыс. ед;

уравнение прямой имеет вид:

y1 = 13,74 + 1,11t

Подставив в это уравнение значение t, получим выровненные теоретические значения.

На рис. представлены графики фактических и теоретических уровней ряда.

Штриховая линия, построенная по значениям y1, показывает тенденцию роста объема производства на данном предприятии.

рис. Графики рядов динамики: 1 – фактического, 2 – выровненного.

Месяцы

реализация картофеля, т.

Индексы сезонности, %

	первый год, у1	второй год, у2	третий год, у3	всего за три года, yi	в среднем за три года, yi
1	2	3	4	5	6	7
Январь	70	71	63	204	68	26,05
Февраль	71	85	60	216	72	27,59
Март	82	84	59	225	75	28,74
Апрель	190	308	261	759	253	96,93
Май	280	383	348	1011	337	129,12
Июнь	472	443	483	1398	466	178,54
Июль	295	261	305	861	287	109,96
Август	108	84	129	321	107	41,00
Сентябрь	605	630	670	1905	635	243,30
Октябрь	610	450	515	1575	525	201,15
Ноябрь	184	177	185	546	182	69,73
Декабрь	103	168	104	375	125	47,89
ИТОГО:	3070	3144	3182	9396	261	100,00

Применяя формулу средней арифметической простой, определим средние месячные уровни за три года:

За январь: уi = (70+71+63)/3 = 68 т.
Февраль: уi = (71+85+60)/3 = 72 т и т.д.

Программа Excel считает среднее арифметическое автоматически при введении необходимых формул.

И, наконец, исчислим за каждый месяц индексы сезонности:

Январь: Is=68/261 = 0,263 или 26,3%

Февраль: Is=72/261 = 0,276 или 27,6% и т.д.

С помощью мастера диаграмм построим график сезонной волны.

По индексам сезонности можно наблюдать рост или снижение продажи картофеля в различное время года. Так, наименьший спрос приходится на январь – февраль, а наибольший – на сентябрь-октябрь.

Заключение.

Возрастающий интерес к статистике вызван современным этапом развития экономики в стране, формирования рыночных отношений. Это требует глубоких экономических знаний в области сбора, обработки и анализа экономической информации.
Статистическая грамотность является неотъемлемой составной частью профессиональной подготовки каждого экономиста, финансиста, социолога, политолога, а также любого специалиста, имеющего дело с анализом массовых явлений, будь то социально-общественные, экономические, технические, научные и другие. Работа этих групп специалистов неизбежно связана со сбором, разработкой и анализом данных статистического (массового) характера. Нередко им самим приходится проводить статистический анализ различных типов и направленности либо знакомиться с результатами статанализа, выполненного другими. В настоящее время от работника, занятого в любой области науки, техники, производства, бизнеса и прочее, связанной с изучением массовых явлений, требуется, чтобы он был, по крайней мере, статистически грамотным человеком. В конечном счете, невозможно успешно специализироваться по многим дисциплинам без усвоения какого-либо статистического курса. Поэтому большое значение имеет знакомство с общими категориями, принципами и методологией статистического анализа.
Как известно, для статистической практики РФ и стран СНГ в последние годы важнейшим вопросом оставалось адекватное информационное отражение новых социально-экономических явлений. Сюда, в частности, относится организация получения и анализ данных, характеризующих изменение форм собственности и процесс приватизации, негосударственную занятость населения и безработицу, деятельность рыночных финансово-кредитных структур и коренное реформирование налоговой системы, новые виды миграции граждан и поддержку возникших малоимущих социальных групп, а также многое другое. Кроме того, в целях отслеживания внедрения рыночных отношений и складывающихся реалий серьезной корректировки, потребовали системы показателей, сбор и разработка данных в традиционных областях статистического наблюдения: по учету основных результатов промышленного и сельскохозяйственного производства, внутренней и внешней торговли, деятельности объектов социальной сферы и т.д. Вместе с тем, насущная необходимость получения адекватной и однозначной информации в настоящее время систематически возрастает.
В заключение отметим, что сравнение различных экономических прогнозов имеет, прежде всего, методологическое значение - связанное с выявлением характера действующих причинно-следственных связей. Если последние изложены убедительно, определенный интерес представляют и конкретные количественные оценки, так и усредненные прогнозные значения.