Комментарии:

Для анализа реальной динамики экономического роста уровни ряда, представленные в стоимостных показателях, пересчитываются в сопоставимые цены (базисного периода) с помощью соответствующих индексов цен

Год	V отгрузки в ценах 2005 года млрд.р.	Абсолютный прирост, млрд.р.			Тр,%			Тпр,%
		Базис	Цепн	Базис		Цепн	Базис		Цепн
2005 2006 2007 2008 2009	470,7 551,7 605,7 582,4 441,3	- 81,0 135,0 111,7 -29,4	- 81,0 54,0 -23,3 -141,1	- 117,2 128,7 123,9 93,8		- 117,2 109,8 96,2 75,8	- 17,2 28,7 23,9 -6,2		- 17,2 9,8 -3,8 -24,2

Вывод:

За пять лет объем отгрузки по обрабатывающим производств свердловской обл. ценах 2005 года снизился на 29,4 млрд.р. то есть на 6,2%, наибольший рост объема отгрузки наблюдался в 2006 году, где отгрузка 81,0 млрд.р. превышала уровень 2005, но 17,2%. Далее рост отгрузки замедлился, объем отгруженных товаров снизился на 23,3 млрд.р., то есть на 3,8 %. В 2009 по сравнению с 2008 падение объемов отгрузки еще больше увеличилось (на 141,1 млрд.р., то есть на 24,2%)

Средний абсолютный прирост

Средний темп роста

Средний темп роста

Вывод по средним показателям:

В среднем за изучаемый период, то есть с 2005 по 2009гг. средний годовой объем отгрузки составил 530,4 млрд.р. при ежегодной тенденции к снижению на 7,35 млрд.р., то есть на 1,6% ежегодно.

4. Прогнозирование в рядах динамики

Прогнозирование по среднему темпу роста осуществляется в случае, когда есть основание считать, что общая тенденция ряда характеризуется показательной кривой. Для нахождения тенденции необходимо определить средний коэффициент роста, возведенный в степень, соответствующую периоду экстраполяции:

_i+t = y_i

где ‒ последний уровень ряда динамики;

t ‒ срок прогноза;

‒ средний коэффициент роста.

Прогнозирование по среднему абсолютному приросту может быть выполнено только в том случае, если есть уверенность считать общую тенденцию линейной.

Для этого необходимо определить средний абсолютный прирост и последовательно прибавлять его к последнему уровню ряда столько раз, на сколько периодов экстраполируется ряд. В этом случае экстраполяция осуществляется по формуле:

= _{i +}

где – последний уровень ряда динамики;

(i+t) ‒ номер года;

I ‒ номер последнего года исследуемого периода, за который рассчитан средний абсолютный прирост;

‒ средний абсолютный прирост;

t ‒ срок прогноза.

Рассмотренные способы экстраполяции тренда, являются простейшими, но в то же время являются самыми приближенными.

Наиболее эффективным способом выявления основной тенденции развития является аналитическое выравнивание. При этом уровни ряда динамики выражаются в виде функции времени: _t = f(t). Наиболее просто осуществляется аналитическое выравнивание ряда динамики по линии прямой, то есть построение линейного тренда:

= a + bt

где ‒ теоретически выровненные уровни ряда, образующие графическую линию прямой;

t ‒ порядковые номера периода, либо моментов времени;

a, b ‒ коэффициенты уравнения линейного тренда (параметры), рассчитываемые методом наименьших квадратов.

При выравнивании по прямой линии система нормальных уравнений примет вид:

Экстраполяция показателей в пакете статистических функций Microsoft Ecxel. Microsoft Excel ‒ это универсальная система обработки данных, которая может использоваться для анализа и представления данных в наглядной форме. Одной из наиболее часто используемых возможностей Excel является экстраполяция ряда данных ‒ например, для анализа имеющихся фактических данных, оценки имеющейся тенденции их изменения и получения на этой основе краткосрочного прогноза на будущее. В Excel имеется целый ряд возможностей для проведения подобного анализа данных.