Статистический анализ вариации цен по экспорту товаров (мука пшеничная, код ТНВЭД: 1101) за 2006-2008 год.

Введение.
Глава 1. Основные понятия статистического изучения цен на продовольственные товары.
Глава 2. Статистический анализ вариации цен.
2.1. Структура розничных цен на муку пшеничную.
2.2. Основные показатели динамики цены на муку пшеничную 2005-2008гг.
2.3. Анализ динамики цены на муку пшеничную с помощью аналитического выравнивания по прямой.
Исходя из графического представления выровненного ряда, можно сделать вывод о том, что аналитическое выравнивание дает более точную оценку прогнозным значениям при составлении длительного прогноза, в то время как абсолютный прирост более точную, если рассматривать следующий временной период.
2.4. Анализ динамики цены на муку пшеничную с помощью аналитического выравнивания по логарифмической кривой.
2.5. Построение прогноза и его оценка.
Заключение
Список литературы

Статистический анализ вариации цен по экспорту товаров (мука пшеничная, код ТНВЭД: 1101) за 2006-2008 год.

В работе была проанализирована динамика цены на пшеничную муку за 2005-2008гг. Сформулируем основные результаты и выводы.
Таким образом, мы видим, что основную часть розничной цены на пшеничную муку составляет отпускная цена с НДС и без НДС (15% и 13%), полная себестоимость продукции (13%), оборот сферы обращения (13%), стоимость основного вида сырья (11%) и т.д.
Как мы видим, в 2006 году цена упала на 8,8%, в 2007 она выросла на 7,7%, а в 2008 уже на 35,23%.
Таким образом, средняя цена за весь период составила 13,79 руб. за кг, средний прирост за год 1,43 руб. за кг, средний темп роста 109,93%, что означает, что за год цена вырастает в среднем на 9,93%.
В работе было проведено аналитическое выравнивание по прямой и по логарифмической функции.
В результате выравнивания по прямой получаем уравнение основной тенденции цены
Можно сделать вывод о том, что найденный вид аналитической функции верный и с помощью выровненного ряда можно делать достаточно верные прогнозы.
Исходя из графического представления выровненного ряда, можно сделать вывод о том, что аналитическое выравнивание дает более точную оценку прогнозным значениям при составлении длительного прогноза, в то время как абсолютный прирост более точную, если рассматривать следующий временной период.
Полученное уравнение при выравнивании по логарифмической кривой имеет вид:.
Скорректированная средняя ошибка аппроксимации здесь выше и составляет 79,152%, то есть возможности использования для прогноза данной модели ограничены.