Методология статистического анализа и прогнозирования уровня и динамики цен на продукцию топливной промышленности тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.11, кандидат экономических наук Бызалова, Елена Александровна

• Бызалова, Елена Александровна
• кандидат экономических наук
• 1999

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Бызалова, Елена Александровна

Введение

Глава I. Методологические вопросы статистического исследования уровня и динамики цен на продукцию топливной промышленности. 8

1.1. Цена на продукцию промышленности как объект статистического исследования.8

1.2. Теоретические основы построения системы показателей статистики цен.23

1.3. Организация статистического наблюдения и особенности формирования статистической информации о ценах.34

Глава II. Комплексный статистический анализ и прогнозирование уровня и динамики цен на продукцию топливной промышленности. 43

2.1. Анализ абсолютной скорости и интенсивности изменения уровня цен отдельных видов продукции.

2.2. Региональный анализ объемов и цен производства отдельных видов продукции.

2.3. Анализ основной тенденции изменения цен производителей и приобретения отдельных видов продукции.

2.4. Построение прогнозных моделей индексов цен производителей и приобретения на отдельные виды продукции.

43-57 57

77-96 96

Глава III. Моделирование и прогнозирование многомерных рядов динамики цен приобретения отдельных видов продукции топливной промышленности . . . 107

3.1. Анализ основных факторов изменения цен приобретения отдельных видов продукции.107

3.2. Многофакторный регрессионный анализ цен приобретения.121

3.3. Построение моделей прогноза цен приобретения.131

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методология статистического анализа и прогнозирования уровня и динамики цен на продукцию топливной промышленности»

Экономические реформы, направленные на переход России к рыночным отношениям, не могут быть успешными без глубокого научного изучения проблем формирования и развития рынка и его конъюнктуры, создания соответствующего методического и информационного обеспечения. При этом большое внимание должно уделяться анализу и прогнозированию развития различных секторов экономики, отраслей и сфер деятельности, в частности, исследованию топливной промышленности. Рост уровня цен на продукцию топливной промышленности существенно увеличивает издержки производства в тех отраслях, которые применяют ее продукцию в больших объемах, а также повышает цену ряда потребительских товаров. Поэтому в условиях переходного периода и нестабильности экономической ситуации предприятиям и государственным органам важно знать тенденцию изменения цен на продукцию топливной промышленности, что вызывает необходимость внесения изменений в соответствующую информационную базу и выбора экономико-статистических методов, позволяющих определять закономерности изменения цен.

Проблемам статистики цен и методологии анализа рядов динамики были посвящены работы отечественных ученых-экономистов Беляевского И.К., Вайну Я.Я-Ф., Венсель В В., Громыко Г Л., Есипова В.Е., Ефимовой М.Р., Игнатьева М.В., Кильдишева Г.С., Лукашина Ю.П., Половникова В.А., Ряузова Н.Н., Столярова С.Г., Тительбаума Н.П., Френкеля А. А., Четыркина Е.В.

Вместе с тем, эти проблемы остаются еще недостаточно разработанными, поэтому в условиях перехода к рыночным отношениям исследование уровня и динамики цен на продукцию промышленности требует применения комплексных статистических методов анализа.

Все это обусловило выбор темы диссертационного исследования, ее актуальность в научном и практическом плане.

Целью диссертационной работы является развитие методологии статистического анализа и прогнозирования показателей, характеризующих уровень и динамику цен производителей и цен приобретения ресурсов промышленными предприятиями.

Цель работы определила характер поставленных и решенных автором задач:

• рассмотреть понятие цены как экономической категории и объекта статистического изучения и исследовать отдельные теоретические и методологические аспекты показателей уровня и динамики цен продукции топливной промышленности;

• построить систему статистических показателей для комплексного статистического анализа и прогнозирования уровня и динамики цен производителей и приобретения топливных ресурсов в современных условиях;

• исследовать региональную дифференциацию объемов и цен производства отдельных видов продукции в соответствии с разработанной методологией;

• разработать основные направления комплексного статистического анализа и прогнозирования уровня и динамики цен на отдельные виды топливной продукции;

• провести экономико-статистический анализ динамики цен на продукцию топливной промышленности, включая анализ основной тенденции и случайного компонента;

• разработать и апробировать методику построения статистических моделей прогнозирования уровня цен на основе воссоединения компонентов ряда динамики;

• выявить и классифицировать факторы, определяющие уровень и динамику цен приобретения топливных ресурсов промышленными предприятиями, на их основе провести многомерный статистический анализ и построить прогнозные модели динамики цен приобретения отдельных видов топлива.

Объектом исследования является совокупность промышленных предприятий Российской Федерации различных форм собственности, производящих и приобретающих топливные ресурсы. Предметом исследования явилась совокупность статистических показателей, характеризующих уровень и динамику цен производства и приобретения отдельных видов продукции топливной промышленности.

Информационную базу исследования составили официальные фактические данные Государственного комитета Российской Федерации по статистике за 1995-1998гг., а также данные ежемесячных сборников Всероссийского научно-исследовательского конъюнктурного института.

Теоретической и методологической основой исследования послужили труды ведущих российских и зарубежных ученых по вопросам статистического изучения цен, экономико-статистического анализа, моделирования и прогнозирования рядов динамики. В качестве исследовательского инструментария использовались экономико-статистические методы анализа рядов динамики, методы выявления основной тенденции и прогнозирования рядов динамики, корреляционный и регрессионный анализ, а также графический и табличный методы представления статистических данных и результатов исследования.

Для обработки исходной информации использованы пакеты прикладных программ «OLYMP», «MESOSAUR», «Microsoft Excel 7.0».

Научная новизна работы состоит в разработке методологии комплексного статистического анализа и прогнозирования уровня и динамики цен производителей и приобретения топливных ресурсов промышленными предприятиями на основе воссоединения компонентов ряда динамики.

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

• разработана система показателей статистики цен;

• даны основные направления комплексного статистического анализа и прогнозирования уровня и динамики цен производителей и приобретения топливных ресурсов;

• разработана методология регионального статистического анализа уровня цен производителей и объемов производства продукции;

• обоснована возможность и целесообразность использования различных экономико-статистических методов изучения тенденций и закономерностей изменения цен и проведена их апробация;

• предложена методика построения оптимальных статистических моделей прогнозирования уровня цен на основе воссоединения компонентов ряда динамики;

• проведен многомерный статистический анализ факторов, влияющих на уровень цен приобретения топливных ресурсов, и разработан прогноз динамики цен на продукцию топливной промышленности.

Практическая значимость исследования заключается в возможности использования предложенной методологии комплексного статистического анализа уровня и динамики цен промышленной продукции для органов государственной статистики как в целом по стране, так и в региональном аспекте. Полученные результаты и рекомендации могут быть использованы в аналитической работе промышленных предприятий при изучении ценовой ситуации и при разработке новых форм статистической отчетности, а также проведении выборочных обследований в этой области. Построенные прогнозные модели представляют интерес для органов управления, так как позволяют увидеть тенденции развития цен на топливные ресурсы в Российской Федерации на ближайшую перспективу.

Основные положения диссертации доложены на заседаниях кафедры теории статистики и прогнозирования и опубликованы в научных сборниках МЭСИ. Разработанная автором методика регионального анализа уровня цен используется в работе Отдела статистики цен в производственном секторе Управления статистики цен и финансов Государственного комитета Российской Федерации по статистике.

Основные положения диссертации изложены в трех статьях общим объемом 1,0 п.л.

Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений.

Заключение диссертации по теме «Статистика», Бызалова, Елена Александровна

Заключение

В диссертации разработана методология статистического исследования уровня и динамики цен на отдельные виды продукции топливной промышленности в условиях перехода к рынку и нестабильности экономической ситуации.

В диссертации доказано, что цена является достаточно многоплановым понятием, она выражает стоимость товара в рублях за единицу измерения товара. Ее экономическая сущность и предназначение отражаются в функциях цены. По нашему мнению, в современном мире цена выполняет четыре функции: учетную, стимулирующую, распределительную и регулирующую. Под категорией «цена производителей» в работе понимается фактическая цена произведенной и отгруженной в отчетном месяце на внутрироссийский рынок продукции (без НДС, акцизов и других налогов, не входящих в оптовую цену, франко-станция отправления). Цена приобретения - это фактическая цена приобретенных промышленными организациями для основного производства топливных ресурсов, которая включает транспортные, сбытовые расходы, налоги и акцизы и является ценой франко-вагон, склад назначения.

Анализ фактических данных подтвердил, что топливная отрасль производит значительные объемы продукции для народнохозяйственных нужд, играет большую роль в обеспечении государства валютными поступлениями. Она характеризуется высоким уровнем капиталоемкости, поэтому постоянно нуждается в значительных финансовых ресурсах. Кроме того, продолжается процесс трансформации отраслевой структуры цен, внутренние цены на топливные ресурсы приблизились к уровню мировых, отмечены существенные диспропорции в соотношении цен. В этих условиях важное значение имеет выявление характера тенденций изменения цен на топливные ресурсы, а также комплексное использование методов статистического анализа и прогнозирования.

В работе исследованы отдельные теоретические и методологические аспекты статистической характеристики уровня и динамики цен. В диссертации усовершенствована система показателей статистики цен и предложены новые показатели стоимости необходимого социального набора и долговой стоимости единицы номинала целевого долгового обязательства, а также в отдельные блоки выделены показатели, характеризующие инфляцию, покупательную способность денежных доходов населения, биржевые котировки и территориальные сравнения.

Исследование возможных источников получения различной статистической информации о ценах показало, что основным источником информации остается государственная отчетность. Однако по мере развития рыночного сектора все большее значение приобретают специально организованные обследования, основанные на методах несплошного наблюдения, в частности, выборочные наблюдения. По нашему мнению, следует проводить периодические выборочные обследования цен оптовой торговли и цен приобретения промышленными организациями сырья и материалов.

Проведенный анализ абсолютной скорости и интенсивности изменения цен производства и приобретения на отдельные виды продукции топливной промышленности позволил сделать вывод, что в целом для всех видов продукции характерна тенденция роста. Однако в течение рассматриваемого периода процесс для разных видов продукции развивался неоднозначно. Так, с марта 1998г. началось снижение цены производства и приобретения нефти и дизельного топлива. С апреля-мая снижалась цена производства угля и топочного мазута. Однако, по нашему мнению, снижение цен производства на топливо в целом незначительно сказалось на динамике цен его приобретения.

В работе рассмотрены две методики территориального анализа. Проведен качественный анализ показателей, характеризующих объемы и цены производства отдельных видов продукции по регионам страны, который позволил выявить межрегиональные различия. Так, анализ структурных сдвигов показал, что существенные структурные изменения наблюдались в объемах добычи угля энергетического каменного и объемах производства бензина автомобильного, а также топлива дизельного. Наиболее значительное изменение удельного веса отдельных регионов в общероссийском объеме производства отмечено по мазуту топочному, однако величина структурных сдвигов по этому виду продукции от года к году имеет тенденцию к снижению. Кроме того, выявилась следующая особенность: чем выше удельный вес в производстве отдельного вида продукции области-основного производителя, тем меньше величина структурных сдвигов по этому виду продукции.

На основе проведенного анализа территориальных различий в уровне цен производителей можно отметить, что в последние годы наметилась тенденция сближения региональных цен производства на нефть, газ естественный, топливо дизельное и одновременно с этим рост территориальной дифференциации цен на бензин автомобильный, уголь энергетический каменный. Цены производства всех рассмотренных видов продукции топливной промышленности имеют существенную вариацию по отдельным территориям России, а значит, изменение объемов производства окажет значительное влияние на уровень среднероссийской цены, поэтому, по нашему мнению, нецелесообразно строить прогнозы динамики цен по рядам среднероссийских цен. В диссертационном исследовании для прогнозирования тенденции изменения цен использованы ряды базисных индексов цен, так как в относительных величинах элиминируется влияние структурных сдвигов.

В диссертации рассмотрены особенности моделирования и прогнозирования одномерных динамических рядов индексов цен производства и приобретения на отдельные виды продукции топливной промышленности. Доказано, что анализ одномерных динамических рядов должен строиться на основе выделения отдельных компонент рядов динамики, их оценки и последующего объединения результатов путем построения обобщающей модели. Общее направление развития рассматриваемых динамических рядов в работе выявлялось методом взвешенной скользящей средней. Применение именно этого вида средней связано с нелинейным характером изменения рассматриваемых динамических рядов. Однако наиболее совершенным методом измерения основной тенденции рядов динамики является метод аналитического выравнивания, который позволил определить обобщающие показатели динамических рядов индексов цен производства и приобретения отдельных видов топливной продукции, измерить их колеблемость, определить теоретические и рассчитать прогнозные уровни индексов цен.

Для каждого ряда индексов цен была выбрана оптимальная математическая функция. Параболическая тенденция развития характерна для рядов индексов цен производства нефти, топлива дизельного, угля для коксования, индексов цен приобретения топочного мазута и угля для коксования. Ряды индексов цен производства газа естественного, индексов цен приобретения бензина автомобильного, дизельного топлива и газа естественного развиваются по логистической функции, ряд индексов цен производства топочного мазута - по полиному третьей степени, ряд индексов цен приобретения нефти - по логарифмической кривой. Для исследуемых рядов динамики индексов цен были построены обобщающие модели на основе воссоединения компонентов.

При прогнозировании динамических рядов индексов цен, особенно в условиях экономической нестабильности, по нашему мнению, нецелесообразно ограничиваться использованием только трендовых моделей, необходимо применять также адаптивные методы. Поэтому в работе рассматриваются также модели, полученные методами Брауна, Хольта и Бокса-Дженкинса.

На основе разработанных методик осуществлен ретроспективный прогноз индексов цен производителей и приобретения отдельных видов продукции топливной промышленности на 1998г. Анализ результатов показал, что для рядов индексов цен производителей и приобретения газа естественного более высокую точность прогноза обеспечила трендовая модель, для ряда индексов цен производителей бензина автомобильного -обобщающая модель; модель Брауна дала более точный прогноз на 1998г. для динамических рядов индексов цен производителей и приобретения нефти, а метод Бокса-Дженкинса - индексов цен производителей дизельного топлива, угля для коксования и угля энергетического каменного, а также индексов цен приобретения бензина автомобильного и топочного мазута.

Проведенное исследование позволило сделать вывод, что как трендовые, так и адаптивные модели могут быть использованы при прогнозировании индексов цен и обычно обеспечивают достаточно высокую точность. Однако для относительно устойчивых динамических рядов моделирование динамики можно осуществлять с помощью аналитического выравнивания, менее устойчивые ряды обычно лучше описываются адаптивными моделями.

В диссертации построен прогноз изменения цен производителей и приобретения на отдельные виды топливной продукции на 1999г. Согласно полученному прогнозу, за год увеличатся цены производства следующих видов продукции: нефти - на 7-11%, бензина автомобильного - на 18-23%, дизельного топлива - на 10-15%, мазута топочного - на

7-10%, газа естественного - на 4-7%, угля для коксования - на 2-4%, угля энергетического каменного - на 1-3%. Повысятся цены приобретения ресурсов: нефти - на 10-15%, бензина автомобильного - на 2-4%, дизельного топлива - на 6-9%, топочного мазута - на 3-6%. Цена приобретения газа естественного останется на том же уровне или увеличится на 1-2%. Уголь для коксования, приобретаемый предприятиями для основного производства, станет дешевле на 5-7%.

В работе исследованы факторы, оказывающие влияние на уровень и динамику цен продукции. Усовершенствована их классификация. Введен новый блок факторов, характеризующих регулирование цен. Факторы этого блока в своем большинстве не могут быть непосредственно количественно измерены, но их можно учесть при построении моделей путем введения «фиктивных переменных».

При построении многофакторных регрессионных моделей индексов цен приобретения топливных ресурсов основное внимание уделено рыночным и производственным факторам.

Моделирование и прогнозирование многомерных рядов динамики индексов цен приобретения имеет свои особенности. Прежде всего, исследуемые ряды базисных индексов цен характеризуются сильной автокорреляцией. В связи с этим была исключена автокорреляция, а потом определена теснота связи между факторными и результативным признаками путем коррелирования отклонений от выравненных уровней, что связано с нелинейностью тенденций большинства рассматриваемых рядов динамики. Кроме того, выявлено наличие временного лага между некоторыми факторными и результативными признаками. Это обстоятельство учтено при построении моделей.

На основе анализа матриц парных коэффициентов корреляции сделан вывод о наличии коллинеарно связанных факторов и выявлены те факторы, которые в дальнейшем могут быть включены в многофакторные регрессионные модели и использованы для построения прогнозов индексов цен приобретения топливных ресурсов.

В диссертации доказано, что среди всех рассмотренных видов продукции топливной промышленности от сводного индекса цен производителей в наибольшей степени зависит динамика индексов цен приобретения топлива дизельного; в наименьшей степени - динамика индексов цен приобретения топочного мазута. Сильное влияние на динамику индексов цен приобретения отдельных видов продукции оказывают индексы цен производителей соответствующих видов продукции и индекс объема промышленного производства. Индекс мировой цены оказывает наиболее существенное влияние на динамику индексов цен приобретения нефти и дизельного топлива, а темп роста денежной массы - на динамику индексов цен приобретения мазута.

Для построения многофакторных регрессионных моделей в работе использованы метод введения фактора «время» и гребневая регрессия. Оба метода дали удовлетворительные результаты.

В диссертации проведен ретропрогноз на II полугодие 1998г. На основе проведенного исследования результатов ретропрогноза по двум видам моделей сделан следующий вывод: в первые месяцы обычно более высокую точность имеет прогноз, полученный по модели гребневой регрессии, в последующие месяцы - по множественной линейной модели.

Согласно полученному на I квартал 1999г. прогнозу, цена приобретения нефти и газа останется примерно на уровне декабря 1998г., цена приобретения бензина автомобильного может увеличиться за квартал на 0,5-1,0%, дизельного топлива - на 2-3%. Мазут топочный станет дешевле.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Бызалова, Елена Александровна, 1999 год

1. Августинен А. Краткосрочное прогнозирование цен на мировых рынках сырьевых товаров (применительно к углю и меди): Автореферат дис. канд. экон. наук / МЭСИ. М., 1984. - 24 с.

2. Агапова Т.Н. Методы статистического изучения структуры сложных систем и ее изменения. М.: Финансы и статистика, 1996. - 198 с.

3. Агапова Т.Н. Показатели степени монополизации // Вопросы статистики. 1996. - № 4,- С. 20-22.

4. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Исследование зависимостей. М. Финансы и статистика, 1985. -487 с.

5. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичной обработки данных. М.: Финансы и статистика, 1983. - 471 с.

6. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов / Пер. с англ. Журбенко И.Г., Носко В.Н. / Под ред. Беляева Ю.К. М.: Мир, 1976. -755 с.

7. Беляевский И.К., Ряузов Н.Н., Ряузов Д.Н. Статистика торговли: Учебник. 2-е изд., переработ, и доп. - М.: Финансы и статистика, 1989.-400 с.

8. Беляков А. Еще раз о природе инфляции//Экономист. 1995. -№ 12. - С. 59-67.

9. Бобылев Ю.Н., Чернявский А.В. Влияние кризиса нефтяной промышленности на экономику России // Экономика и математические методы. 1993. - Т. 29. - Вып.2. - С. 237-244.

10. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов: Прогноз и управление / Перевод с англ. Левшина А.Л. М.: Мир, 1974. - Вып.1 -405 с.

11. Бороздин Ю.В. Система цен в хозяйственном механизме // Методологические проблемы усиления роли цен в хозяйственном механизме. -М., 1982. С. 28-37.

12. Борцов Г., Горячева И. Развитие инфляционных процессов в различных отраслях производственного сектора экономики // Вопросы статистики. 1997. - № 7. - С. 59-62.

13. Вайну Я.Я.-Ф. Корреляция рядов динамики. М.: Статистика, 1977. -118с.

14. Венецкий И.Г., Венецкая В.И. Основные математико-статистические понятия и формулы в экономическом анализе: Справочник. 2-е изд. -М.: Статистика, 1979. - 447 с.

15. Венсель В.В. Интегральная регрессия и корреляция: Статистическое моделирование рядов динамики. М.: Финансы и статистика, 1983. -223 с.

16. Гатев К. Статистическая оценка различий между структурами // Теоретические и методологические проблемы статистики. М.: Статистика, 1979. - 149 с.

17. Горчаков А.А., Половников В.А. Одномерные методы и модели экономического прогнозирования. Ташкент: Мехнат, 1990. - 78 с.

18. Григорян Ю.А. Цена, ценообразование и ценовая политика (методическое пособие) / Институт повышения квалификации информационных работников. М.: ИПКИР, 1993. - 34 с.

19. Громыко Г.Л. Социально-экономическая статистика. Учебное пособие для студентов эконом, спец. вузов / Ясин Е.Г., Симакова Г.П., Севрук М.А. и др.; Под ред. Громыко Г.Л. М.: Изд-во Московского университета, 1989. - 398 с.

20. Громыко Г.Л. и др. Статистический анализ в экономике / Громыко Г.Л., Леонова Т.Г., Казаринова С.Е. и др. М.: Изд-во Московского университета, 1992. - 135 с.

21. Данченок JI.А. Ценообразование и статистика цен: Учебно-практическое пособие / Моск. гос. ун-т экономики, статистики и информатики (Система дистанционного образования). М., 1998. -104 с.

22. Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессия. М. Финансы и статистика, 1998. - 302 с.

23. Денисова И.П. Цены и ценообразование: Уч. пособие. М.: Экспертное бюро, 1997. - 64 с.

24. Долгушина С.В. Методология статистического моделирования и прогнозирования динамики потребления населением продовольственных товаров: Диссертация канд. экон. наук / МЭСИ. М., 1998. - 137 с.

25. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. 2-е изд. -М.: Финансы и статистика, 1986. - Кн. 1. - 365 с.

26. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. 2-е изд. -М.: Финансы и статистика, 1987. - Кн. 2. - 349 с.

27. Евдокимова Т.Г., Ковалевский Д.Ф. Ценообразование на товары народного потребления. М.: Финансы и статистика, 1987. - 188 с.

28. Езекиел М., Фокс К. Методы анализа корреляции и регрессии. М.: Статистика, 1966. - 558 с.

29. Есипов В.Е., Евдокимова Г.А., Маховикова Г.А. Статистика цен. Л.: ЛФЭИ, 1985. - 84 с.

30. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики / Под ред. Елисеевой И.И. М.: Финансы и статистика, 1995. - 366 с.

31. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики: Учебник. М.: ИНФРА - М, 1997. - 416 с.

32. Зоря Е.И., Клейнер Г.Б., Скрипников А.В., Цагарели Д.В. Нефть -топливо экономика: Ситуация, проблемы, перспективы. - М.: ИЦ «Математика», 1996. - 231 с.

33. Иващенко Г.А., Кильдишев Г.С., Шмойлова Р.А. Статистическое изучение основной тенденции развития и взаимосвязи в рядах динамики. Томск: Изд-во Томск, ун-та, 1985. - 168 с.

34. Игнатьев М.В. Конъюнктура и цены. Популярное изложение методов их наблюдения и изучения. М.: Финансовое изд-во НКФ СССР, 1925.- 137 с.

35. Информатика в статистике: Словарь-справочник. М.: Финансы и статистика, 1994. - 208 с.

36. Кендалл М., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976. - 736 с.

37. Кильдишев Г.С., Френкель А.А. Анализ временных рядов и прогнозирование. М.: Статистика, 1973. - 103 с.

38. Кобринский Н.Е. Информационные фильтры в экономике: Анализ одномерных временных рядов. М.: Статистика, 1978. - 287с.

39. Коган A.M. Деньги, цена и теория трудовой стоимости. М.: Финансы и статистика, 1991. - 222 с.

40. Кудинов Ю.С. Экономические проблемы развития топливно-энергетического комплекса Российской Федерации. М.: Изд-во НУМЦ Минприроды, 1996. - Ч. 1. - 216 с.

41. Кузовкин А. Ценообразование и ценовая политика в топливно-энергетическом комплексе // Экономист. 1995. - № 4. - С. 92-96.

42. Курышева С.В. Статистический анализ содержания труда рабочих. -Красноярск: Изд-во КГУ, 1990. 184 с.

43. Литвинова Л.В., Шмойлова Р.А. Статистические методы анализа динамики эффективности сельскохозяйственного производства: Уч. пособие / МЭСИ. М., 1987. - 61 с.

44. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. М.: Статистика, 1979. - 254 с.

45. Лукашин Ю.П. Методология адаптивного прогнозирования финансовых показателей: Автореферат дис. д-ра экон. наук / Моск. экон.- стат. ин-т. М., 1994. - 48 с.

46. Лукашин Ю.П. Регрессионные и адаптивные методы прогнозирования: Учебное пособие / Моск. гос. ун-т экономики, статистики и информатики. М., 1997. - 44 с.

47. Льюис К.Д. Методы прогнозирования экономических показателей / Пер. с англ. Демиденко Е.З. М.: Финансы и статистика, 1986. - 131 с.

48. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. М.: Дело, 1997. - 248 с.

49. Маленво Э. Статистические методы эконометрии. М.: Статистика, 1975. - Вып.1. - 421 е.; 1976. - Вып.2. - 323 с.

50. Методологические положения по статистике / Госкомстат России / Подгот. Юрков Ю.А. (председатель) и др. М.: Логос, 1996. - Вып.1. -674 с.

51. Миллс Ф. Статистические методы / Пер. с англ. Под ред. проф. МасловаП.П. М.: Государств, стат. издат-во, 1958. - 798 с.

52. Мостеллер Ф., Тьюки Дж. Анализ данных и регрессия / Пер. с англ. -М.: Финансы и статистика, 1982. Вып.1 - 319 е.; Вып.2 - 239 с.

53. Мот Ж. Статистические предвидения и решения на предприятии / Пер. с фр. Под ред. Фреймана Г.А. и Михалевского Б.Н. М.: Прогресс, 1966. - С. 310.

54. Мхитарян B.C., Бамбаева Н.Я., Балинтова Д. Компьютерные исследования временных рядов и взаимосвязи показателей с использованием пакета Mesosaur (методические указания) / Моск. гос. ун-т экономики, статистики и информатики. М., 1996. - 79 с.

55. Нефтяная промышленность Российской Федерации, 1995 год. М. ВНИИОЭНГ, 1996. - 609 с.

56. Никитин С. Инфляция и возможности ее преодоления // Экономист. -1995,-№8.-С. 52-61.

57. О динамике и соотношениях средних цен на важнейшие виды продукции на внутреннем рынке Российской Федерации и цен мировых рынков за I полугодие 1997 года // Стат. Бюллетень / Гос. комитет РФ по статистике. М., сент. 1997. - № 6 (35). - С. 32-35.

58. Отнес Р.К., Эриксон JI. Прикладной анализ временных рядов. М.: Мир, 1982.-362 с.

59. Плошко Б.Г. Группировка и системы статистических показателей. -М.: Статистика, 1971. 176 с.

60. Половников В.А. Анализ и прогнозирование транспортной работы морского флота. М.: Транспорт, 1983. - 224 с.

61. Прокунина Е.В. Методология статистики цен в период становления рыночных отношений: Диссертация канд. экон. наук / Министерство экономики РФ, НИИ цен. М., 1995.- 198 с.

62. Промышленная политика России: принципы формирования и механизмы реализации // Общество и экономика. 1997. - № 5. - С. 66-125.

63. Райская Н.Н., Френкель А.А. Анализ временных лагов инфляционного процесса // Вопросы статистики. 1997. - № 4. - С. 39-43.

64. Райская Н.Н., Френкель А.А. Применение гребневой регрессии в статистическом моделировании // Экономика и математические методы. 1985. - Т. 21. - Вып.4 - С. 714-725.

65. Розанов Г.В. Статистическое моделирование развития отрасли. М.: Статистика, 1976. - 167 с.

66. Россия 1997: Экономическая конъюнктура / Центр экономической конъюнктуры при Правительстве Российской Федерации. - М., 1997. -Вып.4. - 243 с.

67. Рябцев В.М. Региональный анализ эффективности общественного производства (Математико-статистические методы исследования). -М.: Статистика, 1977. С. 93-96.

68. Сафронова В.П. Показатели системы национальных счетов в отечественной статистике: Учебное пособие / ВЗФЭИ. М.: Финстатинформ, 1996. - 77 с.

69. Соловьев А.С. Теория систем показателей в развитии статистической деятельности / НИИ статистики при Госкомстате СССР. М., 1990. -407 с.

70. Социально-экономическое положение России. 1995г. / Гос. ком. РФ по статистике. М., 1995. - № 12. - 310 с.

71. Социально-экономическое положение России. 1996г. / Гос. ком. РФ по статистике. М., 1996. - № 12. - 324 с.

72. Социально-экономическое положение России. Январь-декабрь 1997г. / Гос. ком. РФ по статистике. М., 1997. - № 12. - 320 с.

73. Социально-экономическое положение России. Январь-июнь 1998г. / Гос. ком. РФ по статистике. М., 1998. - № 6. - 322 с.

74. Справочник цен мирового рынка. М.: ВНИКИ, 1996. -№12.-58с.

75. Справочник цен мирового рынка. М.: ВНИКИ, 1997. - № 12.-63 с.

76. Статистика коммерческой деятельности: Учебник / Башина О.Э., Беляевский Н.К., Данченок JI.A. и др. Под ред. Беляевского И.К., Башиной О.Э. М.: Финстатинформ, 1996. - 288 с.

77. Статистика рынка товаров и услуг: Учебник / Беляевский И.К., Кулагина Г.Д., Короткое А.В. и др.; Под ред. Беляевского И.К. М. Финансы и статистика, 1997. - 431 с.

78. Статистика цен / Федеральное статистическое управление Германии. Под. ред. Петера фон дер Липпе и Рудольфа Янке. Штуттгарт: Метцлер - Пэшель, 1998. (Статистические очерки Европейского центра повышения квалификации; Т. 6). - 370с.

79. Статистические методы анализа экономической динамики / Научн. ред. Рябушкин Т.В., Френкель А.А. // Ученые записки по статистике. -М.: Наука, 1983. Т.46 - 392 с.

80. Статистический анализ экономических временных рядов и прогнозирование / Отв. ред. Рябушкин Т.В. // Ученые записки по статистике. М.: Наука, 1973. - 294 с.

81. Статистический словарь / Гл. ред. Ю.А. Юрков.; Редкол. И.К. Беля-евский, В.А. Варенов, В.И. Галицкий и др. М.: Финстатинформ, 1996. -479 с.

82. Статистический словарь. М.: Финансы и статистика, 1989. - 621 с.

83. Статистическое моделирование и прогнозирование: Уч. пособие / Под ред. Гранберга А.Г. М.: Финансы и статистика, 1990. - 383 с.

84. Столяров С.Г. Статистика цен. М.: Статистика, 1969. - 358 с.

85. Суслов И.П. Теория статистических показателей. М. Статистика, 1975.-264 с.

86. Сценценштайн Йоханн. Официальная статистика цен в Германии // Распространительный курс № 1 по теме «Статистика цен». Минск: Госкомстат Беларуси, 1993. -415 с.

87. Тейл Г. Прикладное экономическое прогнозирование / Пер. с англ. Под ред. Ершова. М.: Прогресс, 1970. - С. 35-39.

88. Теория статистики: Учебник для студ. экон. спец. вузов / Под ред Шмойловой Р.А. М.: Финансы и статистика, 1996. - 460 с.

89. Тинтнер Г. Введение в эконометрию. М.: Статистика, 1965. - 361 с.

90. Фёрстер Э., Рёнц Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа. Руководство для экономистов / Пер. с нем. и предисл. В.М. Ивановой. М.: Финансы и статистика, 1983. - 302 с.

91. Френкель А. А. Прогнозирование производительности труда: методы и модели. М.: Экономика, 1989. - 214 с.

92. Френкель А.А. Экономика России в 1992-1996гг.: тенденции, анализ, прогноз. М.: Финстатинформ, 1996. - 170 с.

93. Ценообразование: Учебное пособие для вузов / Всерос. заочн. фин,-экон. ин-т; Салимжанов И.К., Португалова О.В., Рощина Т.И. и др. /

94. Под ред. Салимжанова И.К. 2-е изд., доп. - М.: АО "Финстатин-форм", 1996. - 159 с.

95. Цены в России: Стат. сб. / Госкомстат России. М., 1998. - С. 204-205.

96. Цены и ценообразование: Уч. пособие / Под ред. Дерябина А.А. М.: Финансы и статистика, 1985. - 182 с.

97. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. 2-е изд. -М.: Статистика, 1977. - 200 с.

98. Шмойлова Р.А. Некоторые вопросы построения экономико-математических моделей по данным временных рядов // Исследования по методологии статистики. Труды института / Под ред. доц. Королева Ю.Г. М.: МЭСИ, 1975. - С. 45-55.

99. Экономика торговли: Учебник / Б.А. Соловьев, J1.A. Алькевич, В.И. Андросов и др.; Рук. авт. коллектива Б.А. Соловьев. М.: Экономика, 1990.-414 с.

100. Экономическая статистика: Учебник / Под редакцией Ю.Н. Иванова. -М.: ИНФРА М, 1998. - 480 с.

101. Энергетическая политика Российской Федерации. Обзор / Международное энергетическое агентство. Paris: OECD, 1995. - 345 с.

102. Юзбашев М.М., Манелля А.И. Статистический анализ тенденций и колеблемости. М.: Финансы и статистика, 1983. - 202 с.

103. Юзбашев М.М. Методы изучения динамики распределений и зависимостей. М.: Статистика, 1974. - 187 с.

104. ЮЗ.Юшкин А.А. Статистический анализ и прогнозирование динамики мировых цен и конъюнктуры капиталистических рынков минерального сырья (на примере рынков цветных металлов): Автореферат дис. канд. экон. наук / Моск. экон.-стат. ин-т. М., 1987. - 23 с.

105. Яркин Е.В. Ценообразование на топливо и энергию в условиях перехода к рыночной экономике: Диссертация д-ра экон. наук / Комитет РФ по политике цен, НИИ по ценообразованию. М., 1994. -328 с.

106. Здесь и далее в табл. 2-12 цены даны в деноминированных рублях.