Методы расчета и анализа индексов цен

Методы расчета и анализа индексов цен.

Важное значение в статистических исследованиях коммерческой деятельности имеет индексный метод. Полученные на основе этого метода показатели используются для характеристики развития анализируемых показателей во времени, по территории, изучения структуры и взаимосвязей, выявления роли факторов в изменении сложных явлений.

Индексы широко применяются в экономических разработках государственной и ведомственной статистики.

Статистический индекс — это относительная величина сравнения сложных совокупностей и отдельных их единиц. При этом под сложной понимается такая статистическая совокупность, отдельные элементы которой непосредственно не подлежат суммированию.

В этих сложных статистических совокупностях единицами наблюдения являются товары с различными потребительскими свойствами. Данные о натурально — вещественной форме реализации отдельных товарных разновидностей непосредственному суммированию не подлежат. Для получения в сложных статистических совокупностях обобщающих (суммарных) величин прибегают к индексному методу.

Основой индексного метода при определении изменений в производстве и обращении товаров является переход от натурально — вещественной формы выражения товарных масс к стоимостным (денежным) измерителям. Именно посредством денежного выражения стоимости отдельных товаров устраняется их несравнимость как потребительских стоимостей и достигается единство.

Чтобы выявить непосредственно изменение цен, необходимо зафиксировать показатели количества на одном из уровней:

– базисного периода времени (формула Ласпейреса);

                                            =

- текущего периода времени (формула  Пааше)

                                   =

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).

Изучение динамики розничных цен (например, для получения дефлятора, позволяющего рассчитать стоимостные показатели от четного периода в сопоставимых ценах) должно быть максимально приближено к совокупности товаров, произведенных в отчетном периоде. 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).

Различают базисные ряды (цены каждого года сравниваются с ценами года, принятого за базу) и цепные (характеризующие изменение цен по сравнению с предыдущим годом). Веса индексов ряда могут быть постоянными (на уровне одного года), и тогда произведение цепных индексов даст базисный индекс.

Применение системы переменных весов (по количеству товаров отчетного года) в индексном ряду цен порождает ошибку при переходе от цепных индексов к базисным и обратно, так как позитивна корреляция между текущим изменением цен и прошлым изменением количества проданных товаров. Эта ошибка мала, если корреляционная связь между изменением цен и количества проданного товара незначительна. На практике система цепных индексов (достоинство - сокращает период сравнения, ограничивает круг несопоставимых товаров) используется для коротких периодов, затем осуществляется поправка по формуле базисного периода, так как за длительный период ошибка накапливается.

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.

              Многофакторный регрессионный анализ цен. Уровень цены в динамике складывается под влиянием большого числа факторов, преобладающая часть которых действует одновременно. Совокупность действия этих многих факторов приводит к значительной вариации цены. Однако в кажущемся хаосе случайностей при большом количестве эмпирических данных улавливаются ярко выраженные закономерности. Задача сводится к тому, чтобы выявить и измерить меру влияния каждого фактора в отдельности и всех в совокупности, то есть необходимо ответить на вопрос, как каждый фактор в отдельности численно влияет на цену отдельных видов продукции и как она будет меняться в зависимости от изменения каждого фактора. Эта задача становится разрешенной только с использованием методов множественного корреляционного и регрессионного анализа. Зависимость интенсивности вариаций цен на отдельные товары от темпа инфляции. При построении графиков использовались данные о статистике цен на продукты питания в г. Иркутске. На рисунке видно, что в периоды наиболее сильной инфляции увеличивается интенсивность вариаций цен на отдельные товары.

На рис.5 отражены интенсивность вариаций цен и инфляции, рассчитанные по используемой в диссертации статистике цен и объемов товаров. В 1996-2001 гг. четко прослеживается зависимость между темпом инфляции и интенсивностью вариаций цен. По результатам расчетов наименьший темп инфляции в России за рассматриваемый период наблюдался в 1997 г. По сравнению с предыдущим годом цены выросли в 1,07 раз, т. е. на 7%. В этом же году была наименьшей интенсивность вариаций цен на отдельные товары. Минимальным было и расхождение индексов цен:  =1,0042. Можно считать, что результаты расчетов практически не зависели от используемой формы средней – арифметической или гармонической. Максимальная интенсивность вариаций цен и наибольшее расхождение индексов в рассматриваемый период наблюдались в 1998 г., когда произошел резкий скачок инфляции в результате августовского кризиса. В 1998 г. наблюдался самый высокий темп роста цен за период 1996-2001 гг., то есть за период, последовавший после гиперинфляции первой половины 90-х гг. По сравнению с 1997 г. цены выросли в 1,58 раз, а расхождение индексов составило  =1,11.

Рис. 5. Зависимость интенсивности вариаций цен D от темпа инфляции   (логарифмическая шкала).

На втором месте по интенсивности вариаций цен и величине расхождения индексов стоит 1993 г. На него приходится максимум инфляции за рассматриваемый период. По сравнению с 1992 г. цены выросли в 8,87 раз. Расхождение индексов составило  =1,07.

В период 1993-1996 гг. (рис.5) не прослеживается четкая зависимость между темпом инфляции и интенсивностью вариаций цен, в то время как на рис. 4 она хорошо наблюдается. Такая ситуация может объясняться неполнотой или неточностью данных за данный период времени, используемых при построении графика.

Рис. 6. Зависимость расхождения индексов от интенсивности вариаций цен (индексы цен рассчитаны по переменной базе). Здесь S – правая часть неравенства (22).

На рис.6 иллюстрируется тот факт, что с ростом интенсивности вариаций цен увеличивается расхождение индексов.

· Установлено, что в периоды наиболее сильной инфляции увеличивается интенсивность вариаций цен на отдельные товары.

· Экспериментально установлено возрастание расхождения индексов от увеличения вариации темпов роста цен на отдельные товары.

В четвертой главе проведен экспериментальный анализ методов расчета индексов цен в условиях случайных колебаний цен на отдельные товары.

Цель эксперимента – определить устойчивость методов расчета индексов цен к различным колебаниям начальных данных путем сравнения характеристик индексов в заданной экономической ситуации (с фиксированной эластичностью между объемами товаров и ценами) с такими же характеристиками этих индексов в ситуации, близкой к начальной, но имеющей некоторый сдвиг.

В качестве исходного статистического материала в эксперименте используются данные о динамике цен на набор продуктов питания в г. Иркутске с января по октябрь 1992 г. В эксперименте исследованы следующие индексы цен – средние гармонический  , геометрический   и арифметический   (совпадающий с агрегатным индексом Ласпейреса  ); индексы Пааше  , Фишера  , Уолша  , Эджворта  . Объемы потребления моделируются в рамках аналитической концепции индексологии при предположении о их зависимости от цены с заданной эластичностью. Было рассмотрено пять различных вариантов рынка: с эластичностью d=1, d=0,5, d=0, d=-0,5, d=-1.

Варианты с отрицательной эластичностью d<0 соответствуют экономическим моделям, где доминирует покупатель (объем потребления падает с ростом цены); при положительной эластичности d>0 доминирует продавец. При нулевой эластичности объемы потребления не зависят от цены.

На первом этапе эксперимента тестирование методов осуществляется при расчете индексов в "детерминированных" условиях по исходным данным. Оценка качества методов и их отборпроизводятся при помощи критериев (16), (18) и путем сравнения с эталонным для данного типа рынка индексом. Эталонными называются индексы, которые при заданной эластичности совпадают с аналитическими индексами, формируемыми на основе определенной экономической модели в рамках аналитической концепции индексологии.

При d=1 эталонным является индекс Фишера:  , (23)

при d=0,5  , (24)

при d=0  , (25)

при d=–0,5  , (26)

и при d=-1  . (27)

Смещения индексов по критериям (16), (18) и отклонения от эталонного индекса определяются следующими показателями:

1.Смещение по требованию транзитивности:  . (28)

Здесь   – индекс, рассчитанный по постоянной базе;   – индекс, вычисленный «цепным» способом.

2. Смещение по требованию обратимости  во времени:  ; (29)

3.Отклонение индекса, рассчитанного  по постоянной базе, от эталонного  индекса:  ; (30)

4.Отклонение индекса, рассчитанного  «цепным» методом, от эталонного индекса:  . (31)

Наилучшими считаются методы, дающие по данным критериям наименьшие смещения.

Средние смещения и отклонения по всем периодам   определялись следующим образом:

, (32)

, (33)

, (34)

. (35)

Второй этап эксперимента состоял в следующем. В исходные данные вводились случайные колебания. Начальные цены и объемы домножались на случайную величину  :  ,  . Величина   распределена по логнормальному закону с математическим ожиданием, равным 1, и дисперсией, которая не превышала заданного значения.

Дисперсия задавалась как определенный процент от цены товара. Значения дисперсии определили три экономические ситуации, рассмотренные в эксперименте:

1. относительно небольшие колебания  цен и объемов (дисперсия 5% от  соответствующей цены товара),

2. средняя интенсивность колебаний  цен и объемов (дисперсия 15%),

3. высокая интенсивность колебаний цен и объемов, характерная для начала интенсивного инфляционного процесса (дисперсия 30%).

Таким образом, для каждой из пяти исходных ситуаций (с эластичностью соответственно d=1, d=0,5, d=0, d=-0,5, d=-1) было рассмотрено 3 варианта случайных колебаний исходных данных. В каждом случае цены моделировались случайным образом 60 раз.

По вновь полученным «возмущенным» данным рассчитывались индексы, которые оценивались с помощью показателей (28)-(31). Вычислялась усредненная характеристика в периоде t для каждого индекса по всем 60 испытаниям:

, (36)

, (37)

, (38)

. (39)

Далее по формулам (32)-(35) рассчитывались средние значения характеристик для всех периодов. Эталонные индексы вычислялись по исходным начальным данным без возмущения согласно (23)-(27).

В результате эксперимента были получены следующие результаты.

1. При вводе случайных колебаний  в исходные цены и объемы  товаров в целом сохраняется последовательность значений индексов, рассчитанных разными методами.

2. Увеличение интенсивности случайных колебаний цен и объемов ведет к увеличению смещения индексов цен по тестам транзитивности и обратимости во времени, а также их отклонений от эталонных индексов.

3. Не все индексы одинаково  чувствительны к увеличению случайных  колебаний исходных данных. Наиболее чувствительными являются индексы   и  , в меньшей степени –Ласпейреса и Пааше. Наиболее устойчивы к колебаниям цен и объемов индексы Фишера, Уолша, Эджворта, поэтому их предпочтительно использовать в периоды бурной инфляции, сопровождающиеся ценовым хаосом.

4. При разной эластичности зависимости  объемов товаров от цен сохраняются  общие тенденции поведения индексов.

Индексы Фишера, Эджворта, Уолша во всех случаях имеют наименьшие смещения по требованиям обратимости и транзитивности, наименьшие отклонения от эталонного индекса и наиболее устойчивы к росту колебаний цен и объемов товаров. Наиболее чувствительными к увеличению хаоса цен и объемов являются индексы   и  , индексы цен Пааше и Ласпейреса дают средние результаты.

5. Изменение последовательности  индексов, рассчитанных разными методами, от периода к периоду свидетельствует об увеличении случайных колебаний цен.

При расчете по невозмущенным исходным данным значения индексов имеют определенную последовательность. Так во всех случаях, независимо от заданной эластичности объема товара от цены, наименьшее значение имеет средний гармонический индекс. Во всех ситуациях, кроме нулевой эластичности, все индексы, при расчете которых используются средние из объемов текущего и базисного периодов, находятся в диапазоне между индексами   и  .

По результатам эксперимента можно сделать следующий вывод. Наиболее устойчивыми к росту случайных колебаний цен являются индексы Фишера, Эджворта, Уолша. Эти методы более предпочтительны для применения как в периоды небольшой инфляции, так и в периоды бурного роста цен, сопровождающиеся сильной вариацией темпов роста цен на отдельные товары.

Выводы: 1. Проанализирован опыт исчисления индексов цен в советской экономической статистике 1920-х годов. Рассмотрены и систематизированы основные методы расчета индексов, применявшиеся на практике в разное время и разных странах. Проиллюстрирована необходимость комплексного подхода к решению проблемы отбора методов расчета – сочетаниятеоретических и экспериментальных исследований, а также изучения исторического материала.

2. Произведена экспериментальная  оценка степени расхождения индексов цен, рассчитанных разными методами. Расхождение индексов зависит от методов их расчета. Численное значение индекса возрастает с ростом параметра среднего m, а также с увеличением роли текущих цен при расчете весовых коэффициентов. При уменьшении значения параметра m и при увеличении роли базисных цен при расчете весовых коэффициентов значение индекса уменьшается.

Расхождение индексов увеличивается при использовании цепного метода расчета.

3. Экспериментально установлено  возрастание расхождения индексов  при увеличении вариаций темпов  роста цен на отдельные товары. В периоды бурной инфляции  обычно возрастает интенсивность  вариаций цен, вследствие чего  увеличивается расхождение индексов, рассчитанных разными методами. Экспериментально проверено наличие систематических расхождений индексов цен

4. Произведена оценка смещений  индексов цен относительно наиболее  важных требований. Показано, что  наименьшие смещения имеют индексы  Ласпейреса, Пааше, Фишера, Уолша, Эджворта. Смещение данных индексов за период 1992-2001 гг. по рассмотренным требованиям не превышало 6%. Смещение индексов, занимающих крайние позиции в систематических неравенствах, составляло до 36%.

5. Проиллюстрировано наличие редких  случаев, когда поведение индекса отклоняется от тенденции, характерной для большинства случаев. Например, была проиллюстрирована ситуация с положительной эластичностью зависимости объема товара от цены, когда средний арифметический индекс не давал завышения по тесту транзитивности.

6. Рассмотрены свойства средних  индексов при различных параметрах  среднего. Экспериментально установлено, что зависимость значений средних индексов от параметра среднего m при  является выпуклой, при   – вогнутой функцией.

7. В результате сравнительного  анализа методов расчета индексов  цен было установлено, что среди  средних индексов с постоянными  весовыми коэффициентами наиболее  подходящим для практических  расчетов является средний геометрический индекс. Среди рассмотренных агрегатных индексов наилучшие результаты давали индексы Эджворта, Уолша, Фишера. Индексы цен Ласпейреса и Пааше также являются удовлетворительными для практического применения.

8. Экспериментально исследована  устойчивость методов расчета  индексов цен к случайным колебаниям  цен и объемов товаров небольшой, средней и значительной интенсивности. Разработана методика отбора  методов расчета индексов цен, наиболее подходящих для использования в конкретных экономических условиях. По итогам эксперимента выделены индексы, предпочтительные для использования в определенной ситуации с учетом преобладающей модели рынка и степени нестабильности экономики. Даны рекомендации по их практическому применению. Также исследованы общие тенденции и закономерности поведения индексов и произведен их сравнительный анализ.

Список используемой литературы:

1. Под ред. В. М. Симчеры / "Практикум по статистике", учебное пособие / Москва, - 2-е издание - 2009;

2. В. М. Гусаров / "Статистика" / Москва, 2006;

3. Под ред. Ю. Н. Иванова / "Экономическая статистика" / Москва, 1999;

4. В. Н. Салин, Е. П. Шпаковская / "Социально – экономическая статистика" / Москва, 2007;

Содержание.

Введение 3  
1. Теоретическая часть 5  
1.1. Задачи статистики цен 5  
1.2. Источники первичной информации. 8  
1.3. Применяемые показатели 11  
2. Практическое применение методов анализа динамики цен. 14  
Заключение 23  
Литература 25

Описание.

Введение  
Выбор темы данной курсовой работы обусловлен ее актуальностью в условиях рыночных отношений. Сегодня статистика является важнейшим звеном во всей экономике. Статистика цен постоянно употреблялась для анализа и поиска решения государственных программ экономического и социального развития страны, для принятия и анализа выполнения перспективных планов развития страны. Значение всестороннего изучения цен в настоящее время трудно переоценить. Его значимость возрастает в связи с увеличением количественного и качественного статистического анализа в связи с проводимыми в стране экономическими реформами.  
В современных условиях цены являются сложной экономической категорией, основой рыночного механизма, а ценообразование – инструментом маркетинга. Взаимосвязь цен с системой народнохозяйственных, отраслевых и региональных экономических показателей в большинстве случаев характеризуется тем, что цена выступает как один из факторов, оказывающих влияние на закономерности социально-экономических процессов и явлений.  
Освоение статистической методологии - одно из обязательных условий исследования конъюнктуры рынка, понимания тенденций и прогнозирования спроса и предложения, поиска оптимальных решений на всех этапах коммерческой деятельность, в связи с этим значимую роль приобретает такой раздел статистики, как статистика цен.  
Наряду с этим, статистика цен играет существенную роль для принятия решений и в макроэкономике. Важнейшее значение приобретает контроль за уровнем цен и инфляции, чтобы притормозить тенденцию спуска населения за черту бедности и дать верную информацию об уровне цен и прожиточном минимуме в государстве, что даст возможность в соответствии с ростом цен повышать и доходы населения.  
Цель работы: рассмотреть теоретические аспекты динамики цен, а также выполнить анализ статистических данных.  
В связи с заданной целью в работе анализируются понятие и сущность цен, задачи статистики цен, система показателей динамики цен, принципы и методы регистрации цен, методы расчета и анализа индексов цен. Для раскрытия теоретической части работы и выполнения практической части применялись материалы учебной литературы и периодических изданий.  
. Теоретическая часть  
1.1. Задачи статистики цен  
В основу классификации основных задач статистики цен, кроме анализа динамики цен, изучения структуры цен, региональных различий цен, их колеблемости и сезонности, соотношения цен на многообразные товары могут быть так же предложены следующие критерии: цели, достигаемые решением проблемы, и субъекты, заинтересованные в решении задачи. Первая классификация включает три концептуальные задачи.  
1. Характеристика конъюнктуры современного российского рынка. Решая эту, статистика подвергать анализу поведение цен как прямую реакцию на изменение текущей экономической ситуации (денежная эмиссия, сбалансированность спроса и предложения, рост и расслоение доходов российского населения, изменение цен на взаимосвязанные товары, колеблемость уровня качества товаров и требований к нему и т. д.).  
2. Характеристика цены как инструмента управления современным рынком. С этой стороны статистика рассматривает возможности и уровень воздействия цен на производство (в том числе и посредством налогов, заложенных в структуру цены), обращение (от цены зависят скорость оборота и издержки обращения фирм и предприятий), спрос. Общеизвестная обратная зависимость между ценой и спросом не всегда находит подтверждение в реальной ситуации, например, для «престижной» цены или цены «показателя качества». Статистика цен объясняет возможности экономических рычагов для маркетингового урегулирования рынка.  
3. Анализ динамики цен с позиции маркетингового управления ценообразованием и государственного регулирования цен. Решение этой проблемы предполагает статистически обнаружить закономерности ценообразования, поведения цен и реагирования покупателя, определить влияние их на качество уровня жизни населения, смоделировать и выполнить прогноз изменения цен.  
Вторая классификация рассматривается с позиции пользователей и заказчиков статистической ценовой информации - выделяются такие общие задачи статистики цен.  
1. Со стороны государства: проведение исследования цены как причины социальной и экономической эффективности рынка, как фактора уровня жизни населения, как основной составляющей инфляционных процессов; исследование воздействия цен на рынок труда, прогнозирование результатов изменения цены; исследование цены в роли дефлятора для пересчета стоимостных характеристик: как стержневого фактора организации бюджета; статистическое исследование цен, моделирование их закономерностей для принятия методов по ценообразованию, для контроля над денежным обращением в нашей стране; анализ динамики цен с целью регулирования уровня цен на основные, жизненно важные товары, для обнаружения отраслей, в которые бездоходно вложение капитала, где нерезультативен частный сектор, и т. д.  
2. Со стороны производителя, продавца: исследование цен как орудия маркетинга, анализ внутривидовых, региональных уровней цен и их дифференциации, моделирование связи цен и качественных характеристик товара, структуры цен на рынке, исследование цен альтернативных товаров и других субрынков и т. д.  
3. Со стороны покупателя: исследование цен как инструмента индексации доходов населения, вырабатывания потребительской корзины и прожиточного минимума; установление ценового влияния на уровень жизни разных социальных групп населения; анализ взаимосвязи цен, качества товаров и их соответствия уровню доходов потребителей, их предпочтениям; обнаружение ассортиментной дифференциации цен как причины покупки и т. д.  
Выше изложенные концептуальные задачи статистики цен решаются с помощью конкретных функциональных задач, которые содержат:  
- регистрацию цен, исследование их изменения;  
- анализ уровня цен, его дифференциации;  
- оценку, анализ и моделирование колеблемости, цикличности и сезонности цен;  
- региональный анализ цен;  
- анализ и моделирование динамики цен;  
- раскрытие и моделирование факторов, оказывающих влияние на уровень, изменение цен;  
- прогнозирование цен.  
1.2. Источники первичной информации.  
Наличествуют две концепции регистрации цен. В основании первой, прейскурантной методики, лежит жестко документированный и всеобщий учет цен, который имел смысл в условиях политики стабильных цен, относительно узкого и мало изменяющегося ассортимента товаров. В общем регистрировались не сами цены, а только их изменения.  
По мере расширения объема и ассортимента товаров стали наблюдаться серьезные ошибки: имело место скрытое повышение цен, обусловленное появлением «новых» товаров, и скрытое нарастание инфляционных процессов, так как не считались изменением и не учитывались в индексе новые цены на не выпускавшиеся раньше группы товаров, временные цены на товары повышенного качества, снижение цен на товары пониженного спроса и т. п.  
Эта концепция была главной в условиях централизованной плановой экономики; в рыночных условиях она используется на коммерческих предприятиях с отлично установленным учетом.  
В 1988 -1989 гг. государственная статистика перешла на выборочную систему регистрации цен, образованную на нижеизложенных принципах:  
- отказ от массового документированного учета, практически неосуществимого в рамках разных форм собственности, и переход к ограниченному применению документов;  
- отказ от тотального учета цен и переход к применению выборочного метода во времени, пространстве и товарной массе;  
- создание потребительской корзины;  
- ввод системы поправок на изменение качества товаров;  
- полный охват всех форм и видов торговли. Ряд вопросов, связанных с регистрацией цен остался дискуссионным и продолжает обсуждаться.  
Формирование выборочной совокупности реализовывается по схеме:  
1. Выборка во времени. Наилучшей считается регистрация цен каждый месяц. При надобности на минимум товаров может быть сформировано еженедельное или ежедневное наблюдение за ценами.  
2. Отбор товаров-представителей. Происходит выбор репрезентирующих всю совокупность товаров, характеризующих общие закономерности, тенденции, уровни цен.  
Отбор товаров-представителей из генеральной совокупности, объединенной по характеру применения товаров, может претворяться в жизнь по критериям: доля данного товара в объеме реализации товарной группы, допустимость регулярного получения данных, колеблемость индивидуальных индексов в группе, степень корреляции в динамике цен товаров группы. Обычно предпочтение отдается первым двум критериям как более дешевым. В России с 1992 г. ведется наблюдение за ценами на 407 товаров-представителей  
3. Выбор конкретной разновидности товара-представителя и вида регистрируемой цены. Для регистрации цены товара-представителя используется детальная спецификация товара - его обобщенные потребительские признаки. Определение спецификаций предполагает наличие экспертных знаний.  
Допустимы четыре варианта регистрируемой цены товара-представителя:  
- модальная,  
- простая средняя арифметическая,  
- взвешенная,  
- случайно отобранная.  
На современном этапе регистрируется модальная цена. При наличии нескольких таких товаров, рассчитывается простая средняя арифметическая цен. Это упрощенный подход, так как не учитывается распределение товаров по размерам и ростам, а также распределение продажи по ценам различных видов товаров.  
4. Выборка по месту наблюдения:  
- выборка в крупных, малых городах и селах (географические, административные регионы);  
- выборка пропорционально размерам (включаются города с численностью населения больше основной, а остальные отбираются с вероятностью, пропорциональной их размерам);  
- выборка с учетом дисперсии для снижения разброса (дисперсия цены или дохода в регионе не должна превышать общей величины дисперсии);  
- выборка на основе интервальной группировки населенных пунктов (единица с меньшим объемом признака имеет равную вероятность выбора со всеми единицами группы);  
- гнездовая выборка (с помощью кластерного анализа выделение территорий, однородных по совокупности цен на основные товары).  
Организовать получение ценовой информации может только государственная статистика, имеющая научную школу, опыт, обоснованную с помощью дорогостоящих исследований и научных разработок методологию. Необходимы постоянный мониторинг цен, применение экспертных оценок, методов малой выборок, исследование взаимосвязи цен и спроса.  
1.3. Применяемые показатели  
Для наиболее полной характеристики уровня инфляции употребляют два показателя. Индекс потребительских цен (ИПЦ) позволяет оценить уровень инфляции на потребительском рынке.  
Дефлятор валового внутреннего продукта (ДВВП) оценивает степень инфляции по всей совокупности благ, производимых и потребляемых в государстве, учитывает не только изменение цен товаров народного потребления, но и цен товаров, используемых в государственных интересах, инвестиционных, экспортируемых и импортируемых товаров и услуг. В большинстве стран ИПЦ публикуется ежемесячно, в кризисных условиях - еженедельно. Периодичность расчета ДВВП квартальная или годовая. Это связано с относительной сложностью его расчета.  
В России ИПЦ исчисляется за каждый месяц и нарастающим итогом с начала года по модифицированной формуле Ласпейреса:

Список литературы.

Литература  
1. Экономическая статистика: Учебник / Под ред. Ю.Н. Иванова. - М.: ИНФРА - М.: 2001. – 480 с  
2. Казинец Л.С. Темпы роста и абсолютные приросты. - М.: Статистика, 1975.  
3. Долженкова В.Г. Статистика цен. Учебное пособие. - М.: Информационно - издательский дом «Филинъ», Рилант, 2000.  
4. Курс социально-экономической статистики: Учебник для вузов /Под ред. М.Г. Назарова. М.: Финстатинформ, ЮНИТИ - ДАНА. 2000  
5. Джессен Р. Методы статистических обследований. – М.: Финансы и статистика, 1985.  
6. Федеральная служба государственной статистики http://www.gks.ru  
7. Российская экономика в 2006 году. Тенденции и перспективы. (Выпуск 28) – М.: ИЭПП, 2007. – 751 с