Статистический анализ цен на продукцию предприятия

Федеральное агентство по образованию Российской Федерации

ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

УФИМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АВИАЦИОННЫЙ

ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

Кафедра экономики предпринимательства

КУРСОВАЯ РАБОТА

По дисциплине «Статистика»

Статистический анализ цен на продукцию предприятия

ЗАО «Минеральная вата»

Выполнила:

Студентка группы ЭУП - 222

_________Б.Ш.Сулейманова

Руководитель:

к.т.н., доцент

_________Е.В.Орлова

Уфа 2006

Статистический анализ цен на продукцию предприятия

ЗАО «Минеральная вата»

В работе рассматриваются понятие и сущность цен, принципы и методы регистрации цен, методы расчета и анализа индексов цен, методы оценки уровня и динамики изменения цен. Проведен анализ цен на продукцию, построены индексы, выявлены основные факторы, влияющие на изменение цен, построена регрессионная модель этой зависимости, проведен прогноз цен на будущие периоды.

Содержание

Введение…………………………………………………………………………...5

1 Теоретические основы статистического изучения цен………………….6

1.1
Понятие и сущность цен, задачи статистического изучения цен…..6

1.2
Система статистических показателей цен, их информационное обеспечение……………………………………………………………11

2 Экономико-статистический анализ цен на продукцию предприятия за 2003-2006 гг……………………………………………………………….16

2.1 Изучение динамики цен и выявление основной тенденции уровня цен
……………………………………………………………………...16

2.2
Построение индексов цен на продукцию и анализ влияния изменения цены и объема продаж на изменение выручки
…………18

2.3 Выявление основных факторов, влияющих на изменение цен, построение регрессионной модели этой зависимости
……………...25

2.4
Прогнозирование уровня цен на будущие периоды
…………….....28

Заключение……………………………………………………………………....31 Список используемой литературы……………………………………………..32

Приложение 1…………………………………………………………………....33

Приложение 2……………………………………………………………………34

Приложение 3……………………………………………………………………35

Введение

Переход к рыночной экономике наполняет новым содержанием работу коммерсантов, менеджеров, экономистов. Это предъявляет повышенные требования к уровню их статистической подготовки. Овладение статистической методологией - одно из непременных условий познания конъюнктуры рынка, изучение тенденций и прогнозирования спроса и предложения, принятия оптимальных решений на всех уровнях коммерческой деятельности на рынке товаров и услуг, в связи с этим важную роль приобретает такой раздел статистики, как статистика цен.

Кроме того, статистика цен играет немаловажную роль для принятия решений и в макроэкономике. Десятилетие рыночных реформ привело к обнищанию жителей России и падению доходов более 27 % населения ниже прожиточного минимума. Именно по этому важнейшее значение приобретает контроль за уровнем цен и инфляции, чтобы приостановить сползание населения за черту бедности и дать достоверную информацию об уровне цен и прожиточном минимуме в стране, что позволит в соответствии с ростом цен повышать и доходы населения.

В данной работе рассматриваются понятие и сущность цен, задачи статистики цен, система показателей статистики цен, принципы и методы регистрации цен, методы расчета и анализа индексов цен, методы оценки уровня и динамики изменения цен. Для раскрытия теоретической части работы использовались материалы учебной литературы и периодических изданий, разработанные ведущими специалистами в области статистики и экономистами
, указанные в списке литературы.

Цель работы – провести теоретическое рассмотрение статистики цен, а так же провести статистический анализ цен на теплоизоляционную продукцию предприятия ЗАО «Минеральная вата».

1. Теоретические основы статистического изучения цен

1.1 Понятие и сущность цен, задачи статистического изучения цен

Цена - многофункциональное экономическое явление, ведущая рыночная категория. Изменение цены часто влечет за собой серьезнейшие социальные, экономические, а также политические последствия. Поэтому во всесторонней и объективной информации о ценах, в глубоком анализе закономерностей и тенденций их изменения заинтересовано все общество, а не только властные структуры и маркетинговые службы.

Цена
- сумма денег, уплачиваемая за единицу товара, эквивалент обмена товара на деньги.

Цены, процессы их образования и изменения представляют собой предмет статистического исследования. Статистика цен
- самостоятельный блок, входящий как составная часть в статистику рынка
и соответственно в социально-экономическую статистику.
Поэтому в органах государственной статистики сформирована самостоятельная служба статистики цен. Сложились уже и альтернативные службы статистики цен.

Сущность цены, ее экономическая природа проявляются в двойной роли, которую играет цена на рынке. Она выступает как:

-
индикатор, отражающий политику и конъюнктуру рынка (соотношение спроса и предложения, торговый и экономический риск, кредитно-финансовую ситуацию, степень конкурентоспособности на рынке и т. д.);

-
маркетинговый регулятор рынка, с помощью которого осуществляется воздействие на спрос и предложение, структуру и емкость рынка, покупательную способность рубля, оборачиваемость товарных запасов и т. д. В качестве регулятора цены позволяют ограничивать потребление ресурсов и являются мотивацией для производства.

Рыночная цена выполняет различные функции. Цена - это посредник и соизмеритель при обмене товаров на деньги. Цена - важный показатель конъюнктуры рынка, фактор уровня, структуры и соотношения спроса и предложения, территориального размещения производства. Цена - инструмент образования прибыли и управления эффективностью, фактор налогообложения. Цена - это главная составляющая инфляционных процессов, средство влияния на инвестиционную политику (повышение цен часто ведет к росту привлекательности инвестиций). Цена - мощный фактор уровня жизни населения, влияющий на рынок труда, объем и структуру потребления, уровень реальных доходов различных социальных групп. И наконец, цена - это орудие конкурентной борьбы.

Цены классифицируют по различным направлениям.

По сферам товарного обслуживания:

-

оптовые цены
, по которым предприятия реализуют в больших объемах продукцию промышленно-технического и потребительского назначения (между отраслями внутри оптовой сферы и из оптовой в розничную);

-

розничные цены
, по которым товары реализуются конечному потребителю (в основном населению) в ограниченном количестве;

-

закупочные цены
, по которым государство покупает продукцию у сельскохозяйственных предприятий (фермеров);

-

цены и тарифы на услуги
. Тарифы могут относиться к сфере оптовой торговли (например, грузовые транспортные тарифы, фрахт) и розничной (пассажирские тарифы).

По способу отражения транспортных расходов:

-

цены франко-отправления
(на товары ограниченного производства и разветвленной сети потребления), включающие транспортные издержки до пункта магистрального транспорта (порта, железнодорожной станции), расходы на остальной путь покрывает покупатель;

-

цены франко-назначения
, включающие транспортные расходы до пункта назначения.

По формам продаж:

-

контрактные (договорные) цены
- цены фактической договоренности между продавцом и покупателем;

-

биржевые котировки
- это уровень цены товара, реализуемого через биржу;

-

цены ярмарок и выставок
(часто льготные);

-

аукционные цены
, отражающие ход продаж на аукционах (различают стартовые цены и продажные).

По стадиям продажи:

-

цены предложения
(цены продавца, или стартовые), по которым продавец желает продать товар. Как правило, это верхний предел диапазона возможных цен этого товара (за исключением аукционных и цен подряда), который корректируется в ходе переговоров с покупателем. Для некоторых товаров (машин, оборудования) цены предложения - единственный источник информации об уровне цен на рынке;

-

цены спроса
, по которым покупатель заинтересован приобрести товар;

-

цены реализации
(сделки, продажи, покупки) - фактические, или номинальные, цены. Их следует отличать от реальных, соотнесенных с уровнем дохода общества или общим уровнем цен.

По степени регулирования:

-

жестко фиксированные
(основной тип цен в условиях административно-командной экономики);

-

регулируемые
(допускаются изменения в определенных пределах, устанавливаются государством, как правило, на продукты повышенного социального назначения);

-

свободные
(не подвержены прямому вмешательству, формируются в соответствии с конъюнктурой рынка).

По степени устойчивости во времени:

-

твердые
: устанавливаются при заключении договора на весь срок действия;

-

подвижные
: зафиксированная в договоре цена меняется в момент поставки, если изменилась рыночная цена товара, установленная по оговоренному в контракте источнику;

-

скользящие
: в договоре устанавливается исходная цена и оговаривается порядок (формула) внесения поправок в случае изменения стоимости ценообразующих факторов. Скользящие цены применяются к товарам, требующим длительного срока изготовления;

-

с последующей фиксацией
: в договоре определяются условия фиксации и принцип определения уровня цены: периодичность фиксации, база фиксации, сроки согласования и осуществления фиксации.

Тип экономики накладывает отпечаток на решаемые статистикой цен общие и конкретные задачи
. Они определяются характером ценообразования, ролью и функциями цены. Концепция статистики цен в условиях плановой экономики и командно-административной системы исходила из необходимости получения информации для плановых и управляющих государственных органов. В задачи статистики цен входили главным образом оценки изменения цен с позиции уровня жизни населения, выделение ценового фактора стоимостных показателей товарооборота, продукции, национального дохода, а также торговой скидки как фактора прибыли. Эти концептуальные задачи решались на практике с помощью основной функциональной задачи: анализа динамики цен, основанного на индексном методе. Кроме того, статистика цен занималась изучением структуры плановых цен, обеспечением базы ценообразования и контроля цен. Весьма ограниченно изучались региональные различия цен, их колеблемость и сезонность, практически не рассматривались соотношения цен различных товаров.

Требования рынка не только расширяют и углубляют задачи статистики цен, вытекающие из плановой концепции, но и принципиально меняют их. В основу современной классификации концептуальных задач статистики цен
могут быть положены следующие критерии: цели, достигаемые решением задачи, и субъекты, заинтересованные в решении задачи.

Первая

классификация включает три концептуальные задачи
.

1.
Характеристика состояния (конъюнктуры) рынка
. Решая эту общую задачу в условиях рынка, статистика рассматривает поведение цен как опосредованную реакцию на изменение экономической ситуации (денежная эмиссия, сбалансированность спроса и предложения, рост и дифференциация доходов населения, изменение цен на взаимосвязанные товары, изменение уровня качества товаров и требований к нему и т. д.).

2.
Характеристика цены как инструмента управления рынком
. С этой позиции статистика изучает возможности и степень воздействия цен на производство, обращение, спрос. Общепризнанная обратная зависимость между ценой и спросом не всегда подтверждается на практике, например в случае «престижной» цены или цены «показателя качества». Статистика цен имеет возможность обосновать экономические рычаги для маркетингового регулирования рынка.

3.
Анализ цен с позиции маркетингового управления ценообразованием и государственного
регулирования цен.
Решение этой задачи предполагает статистически выявить закономерности ценообразования, поведения цен и поведения покупателя, установить влияние их на уровень жизни, смоделировать и осуществить прогноз изменения цен.

Второй

классификацией - с позиции пользователей и заказчиков статистической ценовой информации - выделяются следующие общие задачи статистики цен.

1.
С позиции государства:
изучение цены как орудия социальной и экономической эффективности рынка, как фактора уровня жизни, как главной составляющей инфляционных процессов; изучение влияния цен на рынок труда, прогнозирование последствий изменения цены; статистическое изучение цен, моделирование их закономерностей для принятия решений по ценообразованию, для контроля над денежным обращением в стране; анализ цен с целью регулирования уровня цен на стратегические и жизненно важные товары и т. д.

2.
С позиции производителя, продавца
: изучение цен как инструмента маркетинга, анализ внутривидовых, региональных уровней цен и их дифференциации, моделирование взаимосвязи цен и качественных характеристик товара, структуры цен в отрасли, изучение цен альтернативных товаров и других субрынков и т. д.

3.
С позиции покупателя:
изучение цен как фактора индексации доходов, формирования потребительской корзинки и прожиточного минимума; определение ценового влияния на уровень жизни раз личных социальных групп населения; анализ соответствия цен качеству товаров и уровню доходов, предпочтениям потребителей и т. д.

Перечисленные выше концептуальные задачи статистики цен решаются с помощью конкретных функциональных задач, которые включают: регистрацию цен, наблюдение за их изменением; анализ уровня цен, его дифференциации; характеристику структуры цен; изучение соотношений цен различных товаров, субрынков и перекрестной эластичности цен; оценку, анализ и моделирование колеблемости, цикличности и сезонности цен; региональный анализ цен; анализ и моделирование динамики цен; выявление и моделирование факторов, влияющих на уровень, вариацию и динамику цен; прогнозирование цен.

1.2 Система статистических показателей цен, их информационное обеспечение

Цены - сложная система, составной элемент рыночного механизма. Следовательно, статистическое изучение цен требует развернутой системы показателей, соответствующей требованиям рыночной экономики. Система показателей должна отразить различные виды дифференциации рыночных цен: ассортиментный, территориальный, во времени, по социально-доходным группам, различным субрынкам.

Таблица 1.1 – Система показателей статистики цен

Блоки показателей	Показатели	Субпоказатели
Уровень цен	Индивидуальный уровень	Моментная цена товарного вида, сорта товара-представителя
Средний уровень	Средняя цена на дату и за период: по товарной группе (комплексу); по территории, в том числе городу и селу; по субрынкам; по группам покупателей
Обобщающий уровень	Стоимость потребительской корзины; отношение индивидуальной, средней и обобщающей цены к доходу
Структура цены	Себестоимость, наценки, скидки (оптовые, розничные), налоги	Удельный вес каждого элемента в конечной (розничной) цене товара; удельный вес валового дохода (реализованного наложения) в товарообороте; соотношение оптовых и розничных цен; соотношение структурных элементов розничных цен
Соотношение цен	Коэффициенты соотношения цен регионов, субрынков, товаров	Отношение цен товаров к базовой цене; степень отклонения соотношений цен от базовых; степень устойчивости соотношений в динамике
Вариация цен	Показатели вариации цен в пространстве (социально-экономическом и географическом) и во времени	Распределение цен в пределах товарной группы (группировка одноименных товаров по уровню цен); уровень территориальной колеблимости цен (группировка регионов или поселений по уровню цен); уровень устойчивости цен в динамике (коэффициент аппроксимации трендовой модели); уровень сезонных и циклических колебаний цен; степень различий цен покупок в социальных группах населения (группировки потребителей по уровню цен покупки)
Динамика цен	Показатели динамики отдельных товаров-представителей, товарных групп, всех товаров	Индивидуальные индексы цен; групповые индексы цен; общий (сводный) индекс цен; индекс средних цен; тренд цен
Соответствие цены качеству товара и покупательским мнениям	Показатели влияния качества на цену, динамику качества, динамику цен	Параметры моделей; коэффициенты эластичности; индексы; экспертные оценки
Эластичность	Показатели зависимости цен от социально-экономических факторов, зависимости цен одних товаров от цен других	Эмпирический коэффициент эластичности; коэффициент перекрестной эластичности; теоретический коэффициент эластичности

Рынок делает цены гибкими, чутко реагирующими на изменение различных факторов. Поэтому показатели эластичности цен, их соотношений должны найти отражение в системе показателей статистики цен. Возможность для населения выбора товаров с определенным сочетанием качества и цен, соответствующих определенному уровню дохода и потребительским требованиям, определяет необходимость использования в системе показателей статистических оценок соответствия и отражения в цене качества товара, потребительских предпочтений.

Важнейшими остаются показатели динамики (особенно индексы) и прогнозные оценки (с учетом прогноза условий и факторов, влияющих на цены). Особое значение приобретают показатели динамики цен, учитывающие качественные изменения товаров. Система показателей статистики цен отражает диалектическое единство анализа цен в статике и динамике, сочетание синтетического и аналитического подхода к изучению указанных проблем, включает показатели государственной статистики цен и статистики цен рыночных структур.

Ведущая роль в статистическом изучении динамики цен принадлежит индексному методу. Сравнение цен одного товара осуществляется с помощью индивидуального (однотоварного) индекса цен:

(1)

где pi
0
, pi
1
– цены на товар в базисном и текущем периоде.

Индекс средних цен применяется при изучении изменения цен товарных групп, цен одного товара по различным территориям и субрынкам:

(2)

где pi
1
, qi
1
- цена и количество проданного i - го вида товара (товара на i - й территории или i - м субрынке) в отчетном году, i=l,…, n;

pi
1
, qi
1
- цена и количество проданного i - го вида товара (товара на i - й территории или i - м субрынке) в базисном году, i=l,…, n.

Товары должны быть достаточно однородными, чтобы их количество поддавалось суммированию.

Основной формой индекса цен для совокупности разнородных товаров является агрегатный индекс. Цены различных товаров (например, кондитерских изделий и компьютеров) складывать бессмысленно. Несуммируемость элементов совокупности преодолевается путем взвешивания каждой цены по количеству проданных товаров. Сумма произведений цен товаров на их количество составляет товарооборот совокупности товаров. Чтобы выявить непосредственно изменение цен, необходимо зафиксировать показатели количества на одном из уровней:

– базисного периода времени (формула Ласпейреса);

(3)

– текущего периода времени (формула Пааше)

. (4)

Четкость интерпретации, экономический смысл и удобство практического расчета формулы Ласпейреса сделали ее самой популярной в мире для расчета индекса потребительских цен, который показывает, во сколько раз изменились бы потребительские расходы в текущем периоде по сравнению с базисным, если бы при изменении цен уровень потребления оставался прежним. Такой расчет корректен при отсутствии значительных количественных и качественных изменений в структуре потребления (во времени и по территории, если индекс рассчитывается для нескольких регионов).

Результат расчета по формуле Пааше показывает, во сколько раз сумма фактических затрат населения на покупку товаров больше (меньше) суммы денег, которую население должно было бы заплатить за эти же товары, если бы цены оставались на уровне базисного периода.

Статистическим анализом доказано, что в долговременном аспекте формула Пааше занижает реальное изменение цен вследствие общественной отрицательной корреляции (относительный вес товара падает, если цена его возрастает).

Доказано, что наилучший линейный индекс лежит между индексами, вычисленными по формулам Ласпейреса и Пааше. Зарубежные статистики пытались найти компромиссную формулу. Наиболее удачным компромиссом многие экономисты считают «идеальный» индекс Фишера:

(6)

который оценивает не только набор товаров базисного периода по ценам текущего, но и набор товаров текущего периода по ценам базисного.

Численные значения индексов, рассчитанных по различным формулам на основе одних и тех же данных, отличаются и порой значительно, особенно в годы резких изменений уровня цен и связанного с этим изменения структуры спроса. Отдать предпочтение одной формуле трудно: разные цели диктуют применение индексных форм, имеющих разный экономический смысл. Отказ от концепции единственного индекса цен в пользу концепции системы индексов позволит дать обобщающую характеристику и оценку основных причин изменения розничных цен. Но поскольку все же индексный метод не универсален, а отражает лишь тенденцию движения цен, то нельзя требовать большей определенности от рассчитанных индексов. Кроме того, на чистоту результатов огромное влияние оказывает достоверность исходных материалов, особенно ошибка выборки, степень представительности товаров, включенных в расчет.

2 Экономико-статистический анализ цен на продукцию предприятия за 2003-2006 гг.

2.1 Изучение динамики цен и выявление основной тенденции уровня цен

Теплоизоляционная продукция «ROCKWOOL» применяется в строительстве, основными потребителями данной продукции являются строительные организации и частные лица.

Таблица 2.1 -
Цены и объем продаж теплоизоляции за 2003-2006 гг.

	Цена продаж теплоизоляции, р, (руб./ м³ )	Объем проданной продукции, q, (м³)
2003г. 1 квартал 2 квартал 3 квартал 4 квартал	670 700 740 720	300 400 500 350
2004г. 1 квартал 2 квартал 3 квартал 4 квартал	740 760 820 780	300 500 550 480
2005г. 1 квартал 2 квартал 3 квартал 4 квартал	820 840 870 830	550 670 1000 800
2006г. 1 квартал	850	570

Для выявления общей тенденции изменения цен воспользуемся методом аналитического выравнивания ряда динамики.

В данной работе
для выравнивания ряда из таблицы 2.1 используем линейную трендовую модель – уравнение прямой у
t
=
a
0
+
a
1
t
,
n
=12
.

Таблица 2.2 – Динамика изменения цен теплоизоляции (определение параметров уравнения методом наименьших квадратов)

Период	yi	t	t2	y*t	yt	yi -yt	(yi -yt )2
2003-1	670	-6	36	-4020	686,81	-16,81	282,5761
2003-2	700	-5	25	-3500	701,37	-1,37	1,8769
2003-3	740	-4	16	-2960	715,93	24,07	579,3649
2003-4	720	-3	9	-2160	730,49	-10,49	110,0401
2004-1	740	-2	4	-1480	745,05	-5,05	25,5025
2004-2	760	-1	1	-760	759,61	0,39	0,1521
2004-3	820	1	1	820	788,73	31,27	977,8129
2004-4	780	2	4	1560	803,29	-23,29	542,4241
2005-1	820	3	9	2460	817,85	2,15	4,6225
2005-2	840	4	16	3360	832,41	7,59	57,6081
2005-3	870	5	25	4350	846,97	23,03	530,3809
2005-4	830	6	36	4980	861,53	-31,53	994,1409
Итого	9290	0	182	2650	9290	0	4106,502

∑
y=9290;
∑
y*t=2650; ∑ t2
=182.

Параметры a
0
, a
1
согласно Методу Наименьших Квадратов находятся решением следующей системы нормальных уравнений:

n
*
a
0
+
a
1
∑
t
=
∑
y
;

a
0
∑
t
+
a
1
∑
t
2
=∑
t
*
y
,

где y
– фактическое (эмпирические) уровни ряда;

t
– время (порядковый номер периода или момента времени).

∑
t
=0,
так что система нормальных уравнений принимает вид:

n
*
a
0
=∑
y
;

a
0
∑
t
=∑
t*y
.

Отсюда можно выразить коэффициенты регрессии:

.

Уравнение прямой будет иметь вид:

у
t
=774,17+14,56*t.

Данное уравнение показывает, что в течение исследуемого периода цены на продукцию увеличились в среднем 14,56 руб. за квартал.

Подставляя в данное уравнение последовательно значения, находим выровненные уровни у
t
.

Рисунок 2.1- Аналитическое выравнивание ряда динамики

2.2 Построение индексов цен на продукцию и
анализ влияния изменения цены и объема продаж на изменение выручки

Таблица 2.3 –
Данные об объемах продаж и ценах на продукцию за 2003-2004гг.

Период	Объем продаж, м³		Цена, руб/м³		Стоимость продукции в базисных ценах, руб.
	базисный период	отчетный период	базисный период	отчетный период	базисный период	отчетный период	базисный период	отчетный период
	q0	q1	p0	p1	p0 q0	p1 q0	p1 q1	p0 q1
2003	300	350	670	720	201000	216000	252000	234500
2004	300	480	740	780	222000	234000	374400	355200
Итого	600	830	1410	1500	423000	450000	626400	589700

Таблица 2.4 - Данные об объемах продаж и ценах на продукцию за 2004-2005гг.

Период	Объем продаж, м³		Цена, руб/м³		Стоимость продукции в базисных ценах, руб.
	базисный период	отчетный период	базисный период	отчетный период	базисный период	отчетный период	базисный период	отчетный период
	q0	q1	p0	p1	p0 q0	p1 q0	p1 q1	p0 q1
2004	300	480	740	780	222000	234000	374400	355200
2005	550	800	820	830	451000	456500	664000	656000
Итого	850	1280	1560	1610	673000	690500	1038400	1011200

1. Индивидуальные индексы.

1.1. Индивидуальный
индекс физического объема:

iq
=
,

показывает во сколько раз возрос (уменьшился) выпуск продукции в отчетном периоде по сравнению с базисным
.

iq(2003)
=;

iq(2004)
=1,6;

iq(2005)
=1,45.

1.2. Индивидуальный индекс цен:

ip
=
, характеризует изменение цены одной единицы продукции в текущем периоде по сравнению с базисным.

ip(2003)
=

ip(2004)
=

ip(2005)
=

1.3. Индивидуальный
индекс стоимости продукции
:

i
p
q
=
, отражает, во сколько раз изменилась стоимость продукции в текущем периоде по сравнению с базисным.

i
p
q(2003)
=

i
p
q(2004)
=

i
p
q(2005)
=

Результаты проведенных расчетов показывают, что больше всего возросли цены за 2003 год – приблизительно на 7%, индекс физического объема продукции самый высокий – 45%, наблюдался в 2005 году. Индекс товарооборота в 2004 году превысил все рассматриваемые года и составил 69%.

2. Агрегатные индексы.

2.1. Агрегатный индекс стоимости продукции:

Ip
q
=
, показывает во сколько раз возросла (уменьшилась) стоимость продукции отчетного периода по сравнению с базисным. Разность числителя и знаменателя () показывает, на сколько рублей увеличилась (уменьшилась) стоимость продукции
в текущем периоде по сравнению с базисным
.

Ip
q(2003-2004)
=

Следовательно, стоимость теплоизоляции в отчетном периоде по сравнению с базисным возросла почти в 1,5 раза (рост составил 148,1%). Стоимость продукции увеличилась на 48,1% (148,1%-100%=48,1%) или на 203400 руб. за счет изменения цен на продукцию в 2003-2004гг.

Значение индекса стоимости продукции зависит от двух факторов: изменения количества продукции и цен, что обусловливает возможность и необходимость построения еще двух индексов: физического объема продукции и цен.

Ip
q(2004-2005)
=1,54;

Таким образом, стоимость теплоизоляции в текущем периоде по сравнению с базисным возросла в 1,5 раза (рост составил 154,3%). Стоимость продукции увеличилась на 54,3% (154,3%-100%=54,3%) или на 365400 руб. за счет изменения цен на продукцию в 2004-2005гг.

2.2. Агрегатный индекс физического объема:

I
q
=
показывает, во сколько раз возросла (уменьшилась) стоимость продукции из-за роста (снижения) объема ее производства. Разность числителя и знаменателя () показывает, на сколько рублей изменилась стоимость продукции в результате роста (уменьшения) ее объема.

I
q(2003-2004)
=

166700;

Следовательно, стоимость продукции
в отчетном периоде по сравнению с базисным
увеличилась в 1,39 раза (или рост стоимости составил 139,4%) или на 166700 руб. за счет изменения структуры продаж продукции в 2003-2004гг.

I
q(2004-2005)
=

Из расчета следует, что стоимость продукции в отчетном периоде по сравнению с базисным увеличилась в 1,5 раза (рост составил 150,2%) или на 338200 руб. за счет изменения структуры продаж продукции в 2004-2005гг.

2.3. Агрегатный индекс цен Пааше:

показывает, во сколько раз возросла (уменьшилась) стоимость продукции из-за изменения цен.

(2003-2004)
=

Таким образом, за 2003-2004гг. цены на продукцию возросли в 1,06 раза (рост цен составил 106,23%) или на 36700 руб., что связано с изменением уровня цен в рассматриваемом периоде.

(2004-2005)
=

Следовательно, за 2004-2005гг. цены на теплоизоляцию возросли в 1,03 раза (рост цен составил 102,6%) или на 27200 руб. за счет изменения уровня цен в рассматриваемом периоде.

2.4. Агрегатный индекс цен Ласпейреса:

показывает, во сколько раз возросла (уменьшилась) стоимость продукции из-за изменения цен.

Значит, за 2003-2004гг. цены выросли в 1,06 раза (рост цен составил 106,38%) или на 27000 руб. за счет изменения уровня цен.

Следовательно, за 2004-2005гг. цены возросли в 1,03 раза (рост цен составил 102,72%) или на 17500 руб. за счет изменения уровня цен.

Значения индексов цен Пааше и Ласпейреса не совпадают. Это объясняется тем, что индексы имеют различное экономическое содержание: индекс, исчисленный по формуле Пааше, дает ответ на вопрос, на сколько товары в текущем периоде стали дороже (дешевле), чем в базисном; а индекс цен Ласпейреса показывает, во сколько бы раз товары базисного периода подорожали (подешевели) из-за изменения цен на них в отчетный период.

2.5. «Идеальный» индекс цен Фишера:

3. Средние индексы.

3.1. Индекс переменного состава:

отражает соотношение средних уровней изучаемого явления, относящееся к разным периодам времени.

, показывает абсолютный прирост (уменьшение) среднего уровня признака в целом по совокупности.

Из расчета видно, что за 2003-2004гг. цена возросла на 6,7%, абсолютный прирост составил 49,7 за счет изменения цены и структуры продаж.

Цена возросла на 2,5%, абсолютный прирост составил 19,49 за счет изменения цены и структуры продаж.

3.2. Индекс структурных сдвигов:

характеризует влияние изменения структуры изучаемого явления на динамику среднего уровня этого явления.

, показывает абсолютное изменение среднего уровня признака за счет структурных изменений.

Следовательно, цена возросла на 0,8%, абсолютный прирост составил 5,5 под влиянием структуры продаж продукции.

Из вычислений видно, что цена снизилась на 0,2%, абсолютное уменьшение составило 1,77 под влиянием структуры продаж продукции.

3.3. Индекс цен постоянного состава:

индекс, исчисленный с весами, зафиксированными на уровне одного какого-либо периода, и показывающий изменение только индексируемой величины.

показывает абсолютное изменение среднего уровня признака за счет изменения значений изучаемого признака у отдельных единиц совокупности.

Значит, цена увеличилась на 0,6%, абсолютный прирост составил 44,2 под влиянием изменения цен на продукцию.

Значит, цена увеличилась на 0,3%, абсолютный прирост составил 21,25 под влиянием изменения цен на продукцию.

Между данными индексами существует следующая взаимосвязь:

2.3 Выявление основных факторов, влияющих на изменение цен, построение регрессионной модели этой зависимости

В данной работе, в процессе анализа цен на продукцию были выявлены основные факторы, влияющие на изменение цен:

1. Сезонность - в 1-2 квартале цена возрастает (строительный период), т.е. повышается спрос на продукцию.

2. Цена определяется объемом продаж: оптовые продажи предусматривают скидку, следует понижение цены, в то время розничная продажа обеспечивает максимальную выручку.

3. Себестоимость продукции (стоимость сырья, энергозатраты, транспортные составляющие).

4. Дефицит продукции дает возможность устанавливать более высокие цены.

5. Импортная продукция зависит от курса евро: при повышении курса- цена возрастает, при понижении - также снижается.

6. Конкуренция.

Регрессионный анализ цены и объема продукции

1. Постановка цели исследования.

Предположим, что объем продаж продукции «Rockwool» зависит от уровня цен на данную продукцию. Проверим это предположение с помощью корреляционно-регрессионного анализа (КРА). КРА проводим с помощью программы Statistica.

2. Сбор исходной статистической информации.

Информация с данными представлена в таблице 2.1. Введем обозначения: х
- уровень цен, у
– объем продаж.

3. Оценка тесноты связи между признаками.

3.1. Предположим, что изучаемые признаки связаны линейной зависимостью, рассчитаем линейный коэффициент корреляции по формуле: r
== 0,84.

Коэффициент линейной корреляции, равный 0,84, свидетельствует о наличии прямой тесной связи.

Оценим существенность коэффициента корреляции. Для этого найдем расчетное значение t
- критерия Стьюдента:

t
расч
=21,255.

3.2. По таблице критических точек распределения Стьюдента найдем
t
крит
при уровне значимости
α
=0,05
и при числе степеней свободы
ν=
n
-κ
=13-1-1=11,
t
крит
= 2,2. Так как t
расч
>
t
крит
(21,255>2,2). Поэтому, линейный коэффициент считаем значимым, а связь между х
и у
– существенной.

4. Построение уравнения регрессии.

Построение регрессионного уравнения состоит в оценке его параметров, оценке их значимости и оценке значимости уравнения в целом.

4.1. Идентификация регрессии.

Построим линейную однофакторную регрессионную модель вида =а0
+
а1
х.
(Приложение 1). Для оценки неизвестных параметров
а0
, а1
,
используя метод наименьших квадратов, заключающийся в минимизации суммы квадратов отклонений теоретических значений зависимой переменной от наблюдаемых (эмпирических).

Система нормальных уравнений для нахождения параметров а0
, а1
имеет вид:

n
a0
+
a1
∑x
=
∑
y;

a0
∑x+
a1
∑x2
=∑xy.

Решением системы являются значения параметров:

a
0
=
637,5776
;
a
1
=
0,2656
.

Уравнение регрессии:

=637,5776 + 0,2656*х
,
R
2
=0,7.

4.2. Проверка значимости уравнения регрессии в целом.

α=0,05
,
ν1
=
κ=1,
ν2
=
n-κ-1=11.
F
расч
=
25,41
. По таблице критических значений критерия Фишера, найдем
F
кр
=4,84. Так как Fрасч
> Fкр
(25,41>4,84), то для уровня значимости
α=0,05
и числе степеней свободы ν1
= 1, ν2
= 11, построенное уравнение регрессии можно считать значимым.

Таким образом, судя по регрессионному коэффициенту a
1
=0,2656, можно утверждать, что с повышением уровня цен на 1 руб., объем продаж в среднем увеличится на 0,2656 м3
в квартал.

Коэффициент детерминации R2
=0,7 показывает, что 70% вариации признака «объем продаж» обусловлено вариацией признака «уровень цен», а остальные 30% вариации связаны с воздействием неучтенных в модели факторов.

5. Оценка качества регрессионного уравнения.

Оценка качества производится с использованием анализа остаточной компоненты.

Распределение остаточной компоненты подчиняется нормальному закону распределения и автокорреляция в остатках отсутствует. Это свидетельствует об адекватности построенной регрессии.

6. Использование регрессионной модели для принятия управленческих решений (анализа, прогнозирования и т.д.). (Приложение 3).

Вычислим прогнозное значение объема продаж для уровня цен хр
=900руб. При уровне значимости
α
=0,05:

точечное значение прогноза у*
р

[828,98,924,32]
.

Т.е. с доверительной вероятностью р=1- α
=1-0,05=0,95 можно предполагать, что прогнозное значение объема продаж будет находиться в интервале [828,98,924,32].

Таким образом, показано, что между уровнем цен и объемом продаж продукции существует тесная связь(r
=
0,84), изучаемые признаки связаны линейной зависимостью. Найдены параметры этой зависимости. Проведена комплексная оценка значимости, как параметров уравнения регрессии, так и всей регрессии в целом. Показана адекватность построенной регрессии.

2.4. Прогнозирование уровня цен на будущие периоды

Наиболее распространенным методом прогнозирования считают аналитическое выражение тренда. При этом для выхода за границы исследуемого периода достаточно продолжить значения независимой переменной (t). При таком подходе к прогнозированию предполагается, что размер уровня, характеризующего явление, формируется под воздействием множества факторов, причем не представляется возможным выделить отдельно их влияние. В связи с этим ход развития связывается не с какими-либо конкретными факторами, а стечением времени, т.е. y
=
f
(
t
).

Таким образом, подставляя в уравнение регрессии
=637,5776 + 0,2656*х
, построенное в предыдущем пункте, значения t, получаем прогнозный уровень цен на 2006-2007гг. (Таблица 2.5)

Таблица 2.5 – Прогнозирование уровня цен теплоизоляции на 2006-2007гг.

Период	t	yi
2006-1	7	876,09
2006-2	8	890,65
2006-3	9	905,21
2006-4	10	919,77
2007-1	11	934,33
2007-2	12	948,89
2007-3	13	963,45
2007-4	14	978,01

Рисунок 2.2 – Прогнозирование уровня цен на 2006-2007гг.

Делая прогноз уровня цен на будущие периоды, также необходимо учесть тот факт, что Группа компаний
ROCKWOOL – мировой лидер в поставке изделий из каменной ваты. На российском рынке она представлена более 25 лет. Большое количество продукции производится специально для России с использованием новейших технологий и учетом климатических особенностей. Минеральная вата улучшает окружающую среду и качество жизни миллионов людей. Это универсальный материал используется для того, чтобы обеспечить защиту от жары и холода. В результате минеральная вата уменьшает загрязнение воздуха, сокращая потребность сжигания ископаемого топлива.

Отличительной чертой компании является не просто производство высококачественной продукции, а прежде всего помощь клиентам в комплексном решении проблем теплоизоляции. ROCKWOOL предлагает не отдельные продукты, а комплексные решения, системы. Все это дает возможность говорить о повышении уровня цен в будущем.

Рисунок 2.3 – Объем продаж основных теплоизоляционных материалов по России за 2003-2005 гг.

Заключение

Статистика цен образует самостоятельный блок в статистике рынка. Ее показатели помогают исследовать действие рыночного механизма и вместе с тем органично входят в систему показателей уровня жизни, финансовой деятельности, служат в качестве дефляторов любых стоимостных показателей. Анализ цен - важное условие статистического обеспечения ценообразования в маркетинге.

Основная задача статистики цен - отразить и проанализировать состояние и поведение цен, т. е. их уровень, колеблемость и динамику. Этой цели соответствует и система показателей статистики цен.

Современная методология регистрации цен соответствует международной статистической практике и базируется на использовании выборочного метода. Регистрируются цены товаров-представителей, входящих в стандартизованный набор - потребительскую корзину. Цены регистрируются в отобранных поселениях, а в их пределах - по выборочной сети предприятий.

Центральным моментом в анализе цен остается использование индексного метода. Проведено изучение различных концепций индексов цен, раскрыта современная методология построения индексов цен, соответствующая международной практике, рассчитаны и объяснены преимущества и недостатки индексов Пааше и Ласпейреса, показаны потенциальные возможности других индексных систем.

В целях создания инструмента ценообразования и регулирования цен предпринято моделирование влияния комплекса факторов на уровень и динамику цен, построена регрессионная модель зависимости цен от объема продаж продукции. На этой основе разрабатываются методы изучения тенденций и прогнозирования цен.

Список использованной литературы

1. Общая теория статистики: Учебник / Под редакцией А.А.Спирина, О.Э.Башиной. – М.: Финансы и статистика, 2000.

2. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. А.М. Гольдберга, В.С. Козлова. – М.: Финансы и статистика, 1985.

3. Практикум по теории статистики: Учеб пособие / Под ред. Р.А. Шмойловой. – М.: Финансы и статистика, 2005.

4. Статистика: Учебное пособие / Харченко Л.П., Долженкова В.Г., Ионин В.Г. – М.: ИНФРА-М, 2002.

5. Теория статистики: Учебник / Под ред. Р.А. Шмойловой. - М.: Финансы и статистика, 2005.

6. Цены. Ценообразование. Ценовая политика.: Учебник / Под ред. Э.А. Уткина - М.: ЭКМОС, 1997. 7. Экономическая статистика: Учебник / Под ред. Ю.Н. Иванова. – М.: ИНФРА-М, 2000.

8. Экономическая статистика: Учебник / Под ред. Е.Н. Фреймундт, М.Р. Эйдельмана. – М.: Статистика, 1996. 9. www.hi-edu.ru

10. www.refine.com.ru

Приложение 1

Приложение 2

	Beta	Std.Err.	B	Std.Err.	t(11)	p-level
Intercept	637,5776	29,99707	21,25466	0,000000
Var2	0,835375	0,165735	0,2656	0,05270	5,04042	0,000378

Приложение 3