Статистический анализ оборота розничной торговли в Российской Федерации: Методология, факторы влияния и прогнозирование в современных экономических условиях

В постоянно меняющемся экономическом ландшафте, где потребительские предпочтения, глобальные шоки и технологические прорывы переплетаются, оборот розничной торговли выступает не просто как один из множества экономических показателей, а как важнейший барометр социально-экономического здоровья страны и индикатор качества жизни её населения. Его динамика, структура и факторы влияния отражают глубинное состояние экономики, потребительский спрос и инвестиционную привлекательность сектора. В 2023 году оборот розничной торговли в Российской Федерации составил 47 404,9 млрд рублей, увеличившись на 6,4% в сопоставимых ценах к 2022 году. Эта цифра не только свидетельствует о значимости сектора, но и подчеркивает необходимость глубокого и всестороннего статистического анализа для понимания текущих тенденций и формирования обоснованных прогнозов, позволяющих бизнесу и государству принимать взвешенные стратегические решения.

Настоящая курсовая работа посвящена всестороннему статистическому анализу оборота розничной торговли в Российской Федерации. Целью исследования является изучение теоретических основ, методологии и практического применения статистических методов для оценки и прогнозирования динамики данного экономического показателя в условиях современных вызовов. Для достижения поставленной цели были сформулированы следующие задачи:

1. Раскрыть фундаментальные понятия и экономическое значение оборота розничной торговли, его классификацию, а также место в системе национальных счетов и международных стандартах.
2. Детально рассмотреть основные статистические методы анализа оборота розничной торговли, включая индексный метод, анализ рядов динамики, статистические группировки, вариационные ряды и корреляционно-регрессионный анализ.
3. Проанализировать внешние и внутренние факторы, оказывающие влияние на динамику оборота розничной торговли в современных экономических условиях России, с учетом геополитических и макроэкономических изменений.
4. Представить современные методы прогнозирования оборота розничной торговли на основе временных рядов и оценить их прогностическую точность.
5. Проанализировать актуальные статистические данные и прогнозы по обороту розничной торговли в Российской Федерации.
6. Разработать комплекс практических рекомендаций, направленных на оптимизацию и повышение эффективности оборота розничной торговли.

Структура работы выстроена таким образом, чтобы последовательно раскрыть заявленные задачи, начиная с теоретических основ и методологии, переходя к анализу факторов и прогнозированию, и завершая практико-ориентированными рекомендациями.

Теоретические основы и сущность оборота розничной торговли

Определение и экономическое значение оборота розничной торговли

В основе любого экономического анализа лежит четкое понимание исследуемого объекта. Оборот розничной торговли, согласно статистическим определениям, представляет собой стоимость проданных населению товаров для личного потребления или использования в домашнем хозяйстве. Это не просто сумма денег, обмениваемых на товары, но и многогранный индикатор, отражающий сложное взаимодействие между производством, потреблением, доходами населения и общим экономическим климатом.

Экономическое значение оборота розничной торговли трудно переоценить. Во-первых, он служит одним из важнейших индикаторов социально-экономического развития страны. Его динамика напрямую отражает изменение уровня и структуры потребления населения, что, в свою очередь, является прямым показателем качества жизни. Рост оборота розничной торговли часто коррелирует с увеличением благосостояния граждан, тогда как его снижение может сигнализировать о стагнации или кризисных явлениях. Во-вторых, этот показатель играет ключевую роль в макроэкономических расчетах, являясь базовым элементом для формирования объема конечного потребления при расчетах валового внутреннего продукта (ВВП) методом конечного использования. Таким образом, точный и своевременный статистический учет оборота розничной торговли критически важен для государственных органов при разработке экономической политики, для бизнеса при планировании стратегий развития, и для населения при оценке своего благосостояния. Какова практическая выгода для бизнеса от такого учета? Он позволяет предвидеть изменения спроса, оптимизировать запасы и адаптировать маркетинговые стратегии, минимизируя риски и максимизируя прибыль.

Классификация и структура оборота розничной торговли

Понимание структуры оборота розничной торговли требует рассмотрения различных подходов к классификации товаров и услуг, которые его формируют. Наиболее фундаментальное деление — это разделение на продовольственные и непродовольственные товары. Эта классификация позволяет анализировать потребительские предпочтения и их изменения в зависимости от экономических условий. Например, в периоды экономической нестабильности доля продовольственных товаров в обороте может увеличиваться, поскольку население переключается на товары первой необходимости, сокращая расходы на непродовольственные категории.

Кроме того, в рамках статистики оборота розничной торговли учитываются каналы реализации товаров. Традиционно выделяют торгующие организации и индивидуальных предпринимателей, осуществляющих деятельность вне рынка (магазины, супермаркеты, торговые центры, интернет-магазины), и розничные рынки и ярмарки. В последние годы наблюдается устойчивая тенденция к снижению доли последних в общем объеме оборота, что свидетельствует о развитии современных форматов торговли и консолидации рынка. Например, в 2023 году 95,7% оборота розничной торговли формировалось торгующими организациями и индивидуальными предпринимателями, осуществляющими деятельность вне рынка, тогда как доля розничных рынков и ярмарок составила лишь 4,3%. В 2024 году эта тенденция продолжилась, с долей 96,2% и 3,8% соответственно.

Международные стандарты и особенности статистики розничной торговли

Для обеспечения сопоставимости статистических данных на международном уровне разработаны унифицированные подходы. Международные рекомендации по статистике розничной и оптовой торговли (МРСРОТ 2008), разработанные Статистическим отделом ООН, обеспечивают общие понятия, определения, принципы оценки и классификаций. Эти рекомендации служат основой для национальных статистических служб, позволяя сравнивать данные по времени и между странами, что критически важно для глобального экономического анализа и выработки международной торговой политики.

В Российской Федерации ключевую роль в формировании полной и сопоставимой статистической информации играет Федеральная служба государственной статистики (Росстат). Как важнейшее межотраслевое звено в системе управления государством, Росстат выполняет сбор, обработку и представление необходимой статистической информации, строго следуя как национальным, так и международным методологическим принципам. Это обеспечивает достоверность данных, используемых для анализа и прогнозирования.

Предмет статистики рынка и ключевые показатели

Статистика, как наука, изучает массовые явления и процессы, которые могут быть выражены количественно. Предмет статистики рынка охватывает широкий спектр функциональных задач и показателей, направленных на всестороннее изучение рыночных процессов. Среди функциональных задач выделяют сбор и обработку статистической информации, оценку и анализ конъюнктуры рынка, характеристику его структуры, оценку и анализ развития, региональный анализ рынка, а также характеристику экономических и социальных последствий рыночного развития.

Для решения этих задач статистика оперирует системой ключевых показателей, характеризующих состояние потребительского рынка. К ним относятся:

• Покупательная способность населения (уровень доходов): Отражает способность населения приобретать товары и услуги. Рост реальных располагаемых доходов напрямую влияет на спрос.
• Величина спроса: Объем товаров и услуг, который потребители готовы и могут приобрести по определенной цене.
• Ценовые показатели: Включают уровень цен, их структуру, динамику и соотношение. Индексы потребительских цен (ИПЦ) являются важными инструментами для оценки инфляции и реальной стоимости потребительской корзины.
• Показатели социально-экономического эффекта и эффективности рыночной деятельности: Отражают результативность функционирования рынка, его вклад в экономическое развитие и удовлетворение потребностей населения.

Эти показатели формируют информационную базу для всестороннего анализа рынка и его использования в системе национальных счетов (СНС), позволяя комплексно оценивать экономические процессы.

Методология статистического анализа оборота розничной торговли

Индексный метод в анализе оборота розничной торговли

Индексный метод является одним из наиболее мощных и широко применяемых инструментов статистического анализа в экономике, позволяющим измерять динамику сложных социально-экономических явлений и выявлять влияние различных факторов на их изменение. В контексте оборота розничной торговли индексный анализ позволяет оценить, как менялись объемы продаж и цены товаров в течение определенного периода.

В индексном методе различают индивидуальные индексы, которые характеризуют изменение одного конкретного показателя (например, цены или количества одного товара), и общие индексы, которые охватывают изменение группы или всей совокупности явлений. Общие индексы, в свою очередь, могут быть агрегатными или средними.

Особое значение имеют агрегатные индексы цен и физического объема товарооборота, среди которых наиболее известны индексы Ласпейреса и Пааше.

• Индекс цен Ласпейреса (I^Л_ц) показывает, на сколько изменились цены в отчетном периоде по сравнению с базисным, используя ассортиментный набор (количество) базисного периода в качестве весов. Он отвечает на вопрос: «На сколько изменилась стоимость фиксированного набора товаров, приобретенного в базисном периоде, если бы он был куплен по ценам отчетного периода?»
  IЛц = (Σ p1q0) / (Σ p0q0)
  Где:
  • p₁ — цена товара в отчетном периоде;
  • p₀ — цена товара в базисном периоде;
  • q₀ — количество товара в базисном периоде.
• Индекс цен Пааше (I^П_ц) отражает изменение стоимости потребительской корзины текущего периода, взвешенное по объемам потребления текущего периода. Он отвечает на вопрос: «На сколько изменилась стоимость набора товаров, фактически приобретенного в отчетном периоде, если бы он был куплен по ценам базисного периода?»
  IПц = (Σ p1q1) / (Σ p0q1)
  Где:
  • p₁ — цена товара в отчетном периоде;
  • p₀ — цена товара в базисном периоде;
  • q₁ — количество товара в отчетном периоде.

Индексы физического объема товарооборота рассчитываются аналогично, но с использованием цен в качестве весов. Индекс физического объема Ласпейреса использует цены базисного периода, а индекс физического объема Пааше — цены отчетного периода.

Помимо агрегатных индексов, для изучения изменения показателей, характеризующихся средними величинами, используются индексы средних величин. К ним относятся:

• Индексы переменного состава: Отражают изменение средней величины под влиянием как изменения самих индивидуальных значений, так и изменения структуры совокупности.
• Индексы постоянного состава: Исключают влияние структурных сдвигов, показывая изменение средней величины только за счет изменения индивидуальных значений.
• Индексы структурных сдвигов: Показывают, как изменилась средняя величина исключительно за счет изменения структуры совокупности.

Пример: Анализ изменения средней цены товара в регионе может быть проведен с использованием этих индексов, что позволит понять, было ли это изменение обусловлено ростом цен на отдельные товары или изменением доли продаж более дорогих/дешевых товаров.

Анализ рядов динамики и их применение

Анализ рядов динамики, или временных рядов, является фундаментальным методом изучения изменений экономических показателей во времени, включая оборот розничной торговли. Цель такого анализа — выявить закономерности, тенденции и цикличность в развитии явления.

При анализе рядов динамики оборота розничной торговли рассчитываются следующие ключевые показатели:

• Абсолютный прирост: Δ = y_i – y_i-1 (цепной) или Δ = y_i – y₀ (базисный). Показывает абсолютное изменение показателя за период.
• Темп роста: Т_р = (y_i / y_i-1) × 100% (цепной) или Т_р = (y_i / y₀) × 100% (базисный). Характеризует относительное изменение показателя в процентах.
• Темп прироста: Т_пр = Т_р – 100%. Показывает, на сколько процентов увеличился или уменьшился показатель.
• Абсолютное значение одного процента прироста: А = Δ / Т_пр. Показывает, сколько единиц измерения приходится на один процент прироста.
• Среднегодовой объем оборота розничной торговли: Рассчитывается как средняя арифметическая для интервальных рядов или средняя хронологическая для моментных рядов.
• Среднегодовой абсолютный прирост: Средняя арифметическая из цепных абсолютных приростов.
• Среднегодовой темп роста (среднегодовой коэффициент роста): Рассчитывается как средняя геометрическая из цепных темпов роста.
  Коэффициент роста (K_р) = ^n-1√(y_n / y₁)
  Среднегодовой темп роста (Т_р.ср) = (K_р — 1) × 100%

Пример: Если оборот розничной торговли в течение пяти лет рос на 5%, 7%, 3%, 6% и 8% соответственно, то среднегодовой темп роста позволит оценить общую тенденцию, сглаживая краткосрочные колебания.

Статистические группировки и вариационные ряды

Статистические группировки — это один из фундаментальных методов обработки и анализа первичных статистических данных, позволяющий разделить совокупность на однородные группы по одному или нескольким признакам. Этот метод критически важен для выявления структуры, типологии и взаимосвязей в обороте розничной торговли.

Виды группировок:

• Типологические группировки: Используются для выделения социально-экономических типов явлений (например, группировка торговых предприятий по организационно-правовым формам или размеру).
• Структурные группировки: Применяются для изучения структуры совокупности по какому-либо признаку (например, распределение оборота розничной торговли по доле продовольственных и непродовольственных товаров).
• Аналитические группировки: Используются для выявления зависимости одного признака от другого (например, влияние уровня доходов населения на структуру потребительских расходов).

При построении группировок важно правильно определить число групп и величину интервалов. Число групп может быть определено с помощью правила Стерджесса: k = 1 + 3,322 lg n, где k — число групп, n — объем совокупности. Величина интервала при равных интервалах: h = (X_max — X_min) / k. Интервалы могут быть как равными, так и неравными, а также равнонаполненными (когда в каждой группе содержится примерно одинаковое число единиц).

Вариационные ряды распределения используются для характеристики вариации (разнообразия) признака. Они показывают, как часто встречаются те или иные значения признака в исследуемой совокупности.

• Дискретные вариационные ряды: Применяются, когда признак принимает только целые, дискретные значения (например, число магазинов на 1000 жителей).
• Интервальные вариационные ряды: Используются, когда признак может принимать любые значения в определенном интервале (например, оборот розничной торговли в разных торговых точках, сгруппированный по интервалам объемов продаж).

Для вариационных рядов рассчитываются такие показатели, как средняя арифметическая, медиана, мода, дисперсия, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации, которые позволяют всесторонне оценить центральную тенденцию и степень разброса значений.

Корреляционно-регрессионный анализ в оценке взаимосвязей

Корреляционно-регрессионный анализ (КРА) — это мощный статистический аппарат для изучения взаимосвязей между экономическими показателями, где зависимость не является строго функциональной, а носит стохастический характер. Этот метод позволяет не только установить наличие и тесноту связи, но и описать её в математических терминах, а также использовать для прогнозирования.

• Корреляционный анализ устанавливает наличие связи между явлениями и измеряет её тесноту. Основным показателем является коэффицие��т корреляции, который принимает значения от -1 до +1.
  • Близость к +1 или -1 указывает на сильную прямую или обратную связь соответственно.
  • Значение, близкое к 0, свидетельствует об отсутствии линейной связи.

  Например, коэффициент корреляции между реальными доходами населения и оборотом розничной торговли, вероятно, будет положительным и близким к 1.

• Регрессионный анализ описывает выявленную зависимость в математических терминах, строя уравнение регрессии. Это уравнение позволяет определить, как изменение одного или нескольких факторных признаков (независимых переменных) влияет на результативный признак (зависимую переменную).
  Для линейной модели регрессии с одной независимой переменной уравнение имеет вид: y = a + bx, где y — результативный признак (например, оборот розничной торговли), x — факторный признак (например, реальные доходы населения), a — свободный член, b — коэффициент регрессии, показывающий, на сколько изменится y при изменении x на одну единицу.

При расчете коэффициентов уравнения регрессии широко используется метод наименьших квадратов (МНК). Суть МНК заключается в минимизации суммы квадратов отклонений фактических значений результативного признака от теоретических (расчетных) значений, полученных по уравнению регрессии.

Пример: Пусть мы хотим исследовать зависимость оборота розничной торговли (y) от реальных располагаемых денежных доходов населения (x).

Предположим, у нас есть следующие данные (условные):

Год	Реальные доходы (x, усл. ед.)	Оборот розничной торговли (y, усл. ед.)
1	100	120
2	110	135
3	105	128
4	115	140
5	120	150

Для нахождения коэффициентов ‘a’ и ‘b’ линейного уравнения y = a + bx по методу наименьших квадратов используются следующие формулы:

b = [ nΣ(xiyi) - ΣxiΣyi ] / [ nΣ(xi2) - (Σxi)2 ]

a = (Σyi - bΣxi) / n

Пошаговое применение:

1. Рассчитаем необходимые суммы:
   • Σx_i = 100 + 110 + 105 + 115 + 120 = 550
   • Σy_i = 120 + 135 + 128 + 140 + 150 = 673
   • Σ(x_iy_i) = (100·120) + (110·135) + (105·128) + (115·140) + (120·150) = 12000 + 14850 + 13440 + 16100 + 18000 = 74390
   • Σ(x_i²) = 100² + 110² + 105² + 115² + 120² = 10000 + 12100 + 11025 + 13225 + 14400 = 60750
   • n = 5
2. Рассчитаем коэффициент b:
   b = [ 5·74390 - 550·673 ] / [ 5·60750 - 5502 ]
b = [ 371950 - 370150 ] / [ 303750 - 302500 ]
b = 1800 / 1250
b = 1.44
3. Рассчитаем коэффициент a:
   a = (673 - 1.44·550) / 5
a = (673 - 792) / 5
a = -119 / 5
a = -23.8

Таким образом, уравнение регрессии: y = -23.8 + 1.44x.
Экономическая интерпретация: при увеличении реальных доходов населения на 1 условную единицу, оборот розничной торговли, согласно данной модели, увеличивается на 1.44 условных единицы. Отрицательное значение свободного члена ‘a’ в данном контексте может указывать на то, что при нулевых доходах населения оборот розничной торговли будет отрицательным, что является математическим артефактом, не имеющим прямого экономического смысла для экстремальных значений, выходящих за рамки наблюдаемого диапазона.

В экономических исследованиях корреляционный и регрессионный анализы часто объединяются в один – корреляционно-регрессионный анализ, поскольку они дополняют друг друга, предоставляя комплексную картину взаимосвязей.

Факторы влияния на динамику оборота розничной торговли и их статистический учет

Динамика оборота розничной торговли является зеркалом, отражающим как внутренние процессы в экономике, так и внешние воздействия. На нее влияет целый спектр факторов, анализ которых критически важен для понимания текущего состояния и прогнозирования будущего развития сектора.

Внешние экономические и геополитические факторы

Современная экономика характеризуется высокой степенью взаимосвязи и чувствительностью к глобальным событиям. Оборот розничной торговли не является исключением и оперативно реагирует на изменения внешней среды.

• Курс рубля и цены на импортные товары: Ослабление национальной валюты автоматически приводит к удорожанию импортных товаров, что, в свою очередь, может вызвать рост цен на потребительском рынке и снижение реальной покупательной способности населения. Это негативно сказывается на объеме продаж, особенно в сегментах, сильно зависящих от импорта, таких как электроника, одежда, некоторые виды продуктов питания.
• Экономические шоки: Пандемия COVID-19 стала ярким примером внезапного и масштабного экономического шока, который привел к локдаунам, нарушению логистических цепочек и значительному падению потребительского спроса. С другой стороны, она стимулировала развитие онлайн-торговли.
• Геополитические события и санкции: В контексте России, геополитические события и последующие санкции со стороны США и стран ЕС, а также ответные контрсанкции, оказали существенное влияние на ассортимент продукции, особенно в продовольственном ритейле. Уход ряда международных брендов, ограничения на поставки и изменение логистических маршрутов привели к перестройке рынка, стимулируя импортозамещение, но также вызывая локальный дефицит или повышение цен на некоторые категории товаров. Эти события не просто влияют на доступность товаров, но и меняют потребительские ожидания и модели поведения.

Внутренние факторы: доходы населения, конкуренция, налоговая нагрузка

Наряду с внешними факторами, на оборот розничной торговли значительное влияние оказывают и внутренние экономические и социальные условия.

• Реальные располагаемые денежные доходы населения: Это, пожалуй, один из ключевых внутренних драйверов. Увеличение реальной заработной платы и реальных денежных доходов населения напрямую способствует росту платежеспособного спроса и, как следствие, оборота розничной торговли. И наоборот, негативная динамика реальных доходов, например, в результате экономических кризисов, вынуждает население экономить, пересматривать потребительские предпочтения, что особенно сильно бьет по сегментам товаров длительного пользования и премиальных товаров. Прогнозировалось, что за период 2012-2030 гг. реальные располагаемые денежные доходы населения вырастут в 2,2 раза, при этом оборот розничной торговли будет расти с опережением. Однако, как показал анализ данных за 2003-2012 гг., колебания оборота розничной торговли в России более тесно связаны с колебаниями средних доходов населения и объемов импорта товаров, чем с изменениями потребительских цен, что подчеркивает значимость именно дохода.
• Уровень конкуренции: Высокая конкуренция на розничном рынке может стимулировать рост оборота за счет улучшения качества обслуживания, расширения ассортимента и снижения цен. Однако чрезмерная конкуренция может привести к «каннибализации» рынка и снижению прибыльности отдельных игроков.
• Недостаточный платежеспособный спрос: Является следствием низких доходов и/или высоких цен. В условиях недостаточного спроса даже при наличии широкого ассортимента товаров их реализация затруднена, что напрямую влияет на оборот.
• Высокий уровень налогов: Налоговая нагрузка на бизнес, включая НДС, налог на прибыль, имущество и другие сборы, влияет на конечную стоимость товаров и, соответственно, на покупательную способность населения. Чрезмерная налоговая нагрузка может сдерживать развитие розничной торговли.

Статистическая оценка влияния факторов

Для количественной оценки влияния различных факторов на оборот розничной торговли активно применяется корреляционно-регрессионный анализ. Этот метод позволяет выявить не только наличие, но и степень тесноты связи между изучаемыми показателями, а также построить математическую модель (уравнение регрессии), описывающую эту зависимость.

Например, можно построить многофакторную модель, где оборот розничной торговли (Y) будет зависимой переменной, а реальные доходы населения (X₁), курс рубля (X₂) и индекс потребительских цен (X₃) — независимыми переменными.

Уравнение множественной регрессии будет иметь вид: Y = b0 + b1X1 + b2X2 + b3X3.

• b₀ — свободный член, значение Y при нулевых значениях всех факторов.
• b₁, b₂, b₃ — коэффициенты регрессии, которые показывают, на сколько изменится Y при изменении соответствующего факторного признака на одну единицу, при условии неизменности других факторов.

Для расчета коэффициентов b_i используется метод наименьших квадратов, который минимизирует сумму квадратов ошибок между фактическими и прогнозными значениями Y.

Пример интерпретации:
Если, допустим, коэффициент b₁ (для реальных доходов) равен 1.5, это означает, что при увеличении реальных доходов населения на 1 условную единицу (при прочих равных условиях), оборот розничной торговли увеличится на 1.5 условных единицы. Отрицательное значение b₂ (для курса рубля) может указывать на то, что ослабление рубля (рост курса) приводит к снижению оборота.

Такой статистический учет влияния факторов позволяет не только понять «почему так происходит», но и прогнозировать изменения оборота розничной торговли при изменении тех или иных факторов, а также разрабатывать более адресные и эффективные управленческие решения.

Прогнозирование оборота розничной торговли

Прогнозирование оборота розничной торговли — это не просто попытка заглянуть в будущее; это решающий элемент формирования стратегий развития для государственных органов, торговых компаний и инвесторов. Точные прогнозы позволяют эффективно планировать производство, логистику, закупки, маркетинговые кампании и инвестиции.

Обзор методов прогнозирования временных рядов

Для прогнозирования оборота розничной торговли, который по своей сути является временным рядом, применяются различные статистические методы, каждый из которых имеет свои преимущества и области применения.

• Методы экстраполяции: Основаны на предположении, что закономерности, наблюдавшиеся в прошлом, сохранятся и в будущем. К ним относятся, например, линейная экстраполяция, экстраполяция по среднему абсолютному приросту или среднему темпу роста. Эти методы просты в применении, но менее точны при наличии сложных трендов или сезонности.
• Экспоненциальное сглаживание: Методы экспоненциального сглаживания присваивают больший вес более свежим наблюдениям, что делает их чувствительными к последним изменениям в ряду.
  • Простое экспоненциальное сглаживание: Подходит для рядов без выраженного тренда и сезонности.
  • Метод Хольта (с добавлением тренда): Расширение простого экспоненциального сглаживания, которое учитывает наличие тренда. Он использует две константы сглаживания: одну для уровня ряда, другую для тренда.
  • Метод Хольта-Винтерса (с добавлением тренда и сезонности): Ещё более сложное расширение, способное учитывать как тренд, так и сезонные колебания, что особенно актуально для оборота розничной торговли, который часто имеет выраженную сезонность.
• Модели ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) и SARIMA (Seasonal ARIMA): Это одни из наиболее мощных и гибких инструментов для анализа и прогнозирования временных рядов.
  • ARIMA (p, d, q):
    • p (порядок авторегрессии) — количество прошлых значений ряда, которые используются для прогнозирования текущего значения.
    • d (порядок интегрирования) — количество раз, которое ряд должен быть продифференцирован, чтобы стать стационарным (среднее значение и дисперсия не меняются со временем).
    • q (порядок скользящего среднего) — количество прошлых ошибок прогноза, которые используются для прогнозирования текущего значения.
  • SARIMA (p, d, q)(P, D, Q)s: Расширение ARIMA, которое учитывает сезонность (s — длина сезонного периода). P, D, Q — порядки авторегрессии, интегрирования и скользящего среднего для сезонной компоненты. Модели ARIMA/SARIMA требуют более глубокого статистического анализа и идентификации параметров, но при правильном применении могут давать очень точные прогнозы.

Корреляционно-регрессионный моделирование в прогнозировании

Уравнения регрессии, полученные в ходе факторного анализа (как было рассмотрено в Главе 3), могут быть эффективно использованы не только для объяснения взаимосвязей, но и для прогнозирования оборота розничной торговли. Если есть возможность прогнозировать значения факторных признаков (например, реальные доходы населения, курс рубля), то эти прогнозы можно подставить в уравнение регрессии для получения прогнозных значений оборота розничной торговли.

Такой подход особенно ценен для кратко- и среднесрочного прогнозирования (на горизонте 2-3 года), поскольку он позволяет учесть ожидаемые изменения в ключевых факторах, влияющих на рынок. Например, если ожидается рост реальных доходов населения, это можно заложить в модель и получить соответствующий прогноз роста оборота розничной торговли. Однако точность таких прогнозов напрямую зависит от точности прогнозов самих факторных признаков.

Оценка точности прогнозов: применение MAPE

После построения прогностической модели крайне важно оценить её точность. Одним из наиболее распространенных критериев для оценки точности прогнозирования временных рядов является средняя абсолютная процентная ошибка (MAPE – Mean Absolute Percentage Error).

Формула MAPE:

MAPE = (1/n) Σnt=1 | (At - Ft) / At | * 100%

Где:

• n — число прогнозных значений;
• A_t — фактическое значение в период t;
• F_t — прогнозное значение в период t;
• |…| — абсолютное значение.

Экономическая интерпретация: MAPE выражает среднюю абсолютную ошибку прогноза в процентах от фактического значения. Чем ниже значение MAPE, тем выше точность прогноза.

Важные аспекты применения MAPE:

• Условия применимости: MAPE наиболее корректно использовать, когда фактические значения ряда значительно больше единицы. Для значений, близких к нулю, MAPE может быть некорректно завышена, что делает её применение нецелесообразным в таких случаях.
• Интерпретация результатов: В различных экономических областях типичные значения MAPE могут сильно варьироваться. Для прогнозирования энергопотребления MAPE обычно составляет от 1% до 5%, а для цен на электроэнергию — от 5% до 15%. Величина MAPE в пределах 20-50% может свидетельствовать о высокой волатильности прогнозируемого ряда или о необходимости дальнейшего совершенствования прогностической модели. Тем не менее, в некоторых сферах, особенно при прогнозировании в условиях высокой неопределенности или для очень волатильных рядов, такая точность может считаться удовлетворительной. Для стабильных экономических показателей, как правило, стремятся к более низким значениям MAPE (до 10-15%).

Пример: Если фактический оборот розничной торговли составил 100 млрд руб., а прогноз – 105 млрд руб., то абсолютная процентная ошибка составит 5%. Если для ряда прогнозов среднее значение таких ошибок окажется 15%, это может быть хорошим результатом для сложной экономической системы. Но стоит ли ориентироваться на такие усредненные значения, когда каждый процент ошибки может означать миллионы рублей потерь? Ответ кроется в понимании специфики и волатильности конкретного рынка.

Актуальная статистика и прогнозы оборота розничной торговли в Российской Федерации

Понимание текущего положения и перспектив развития оборота розничной торговли невозможно без анализа актуальных статистических данных и официальных прогнозов. Этот раздел представляет собой сводку последних данных Росстата и Министерства экономического развития РФ, позволяющую оценить динамику и структуру рынка.

Динамика оборота розничной торговли в 2023-2025 годах

Российский рынок розничной торговли демонстрировал заметную динамику в последние годы, адаптируясь к меняющимся экономическим условиям и потребительским трендам.

2023 год:

• Общий объем: Оборот розничной торговли в Российской Федерации составил 47 404,9 млрд рублей.
• Темпы роста: В сопоставимых ценах (с учетом инфляции) наблюдался значительный рост на 6,4% по сравнению с 2022 годом. Это свидетельствует о восстановлении потребительской активности после предшествующих экономических вызовов.
• Структура оборота:
  • По каналам реализации: 95,7% оборота приходилось на торгующие организации и индивидуальных предпринимателей, осуществляющих деятельность вне рынка, что подтверждает доминирование современных форматов торговли. Доля розничных рынков и ярмарок составила лишь 4,3%.
  • По типам товаров: Удельный вес пищевых продуктов (включая напитки) и табачных изделий составил 48%, тогда как на непродовольственные товары приходилось 52%. Это отражает относительно сбалансированное потребление, но с небольшим преобладанием непродовольственных товаров.

2024 год:

• Общий объем: Оборот розничной торговли достиг 55 589,1 млрд рублей.
• Темпы роста: Рост продолжился, составив 7,2% в сопоставимых ценах к 2023 году, что указывает на устойчивую положительную динамику.
• Структура оборота:
  • По каналам реализации: Доля торгующих организаций и индивидуальных предпринимателей вне рынка увеличилась до 96,2%, а розничных рынков и ярмарок сократилась до 3,8%, подтверждая тренд на консолидацию и укрупнение торговых форматов.
  • По типам товаров: Удельный вес пищевых продуктов, включая напитки, и табачных изделий несколько снизился до 47,6%, а непродовольственных товаров — незначительно вырос до 52,4%. Это может указывать на улучшение потребительских настроений и готовность тратить больше на товары, не являющиеся предметами первой необходимости.

2025 год (по состоянию на середину года):

• Январь-май 2024 года (для сравнения): Оборот розничной торговли составил 144 298,8 млн рублей, показав скромный рост на 0,1% в товарной массе по сравнению с аналогичным периодом 2023 года. Этот период может отражать некоторую стабилизацию или замедление после активного роста предыдущих лет.
• Январь-июнь 2025 года: Оборот розничной торговли в России вырос на 2,1% и составил 28,88 трлн рублей по сравнению с аналогичным периодом 2024 года. Это свидетельствует о продолжении роста, хотя и более умеренными темпами по сравнению с предыдущими полными годами.
• Июнь 2025 года: Месячный оборот составил 4,987 трлн рублей, увеличившись на 1,2% к июню 2024 года.
• Структура оборота в июне 2025 года:
  • По каналам реализации: 96,6% оборота формировалось торгующими организациями и индивидуальными предпринимателями вне рынка, а доля розничных рынков и ярмарок составила 3,4%, продолжая многолетний тренд.
  • По типам товаров: Удельный вес пищевых продуктов, включая напитки, и табачных изделий составил 49%, непродовольственных товаров – 51%, что указывает на относительно стабильное соотношение между этими категориями.

Прогнозы развития оборота розничной торговли до 2028 года

Прогнозы Министерства экономического развития РФ являются ключевым ориентиром для всех участников рынка и правительства. Однако эти прогнозы могут корректироваться в зависимости от изменения макроэкономической ситуации.

• Первоначальный прогноз (апрель 2025 года): Минэкономразвития ожидало достаточно оптимистичный рост оборота розничной торговли:
  • В 2025 году: на уровне 6,6%.
  • В 2026 году: 6,1%.
  • В 2027 году: 4,1%.
  • В 2028 году: 3,9%.

  Эти цифры указывали на ожидание устойчивого роста, постепенно замедляющегося к концу прогнозного периода, что характерно для зрелых рынков.

• Пересмотренный прогноз (сентябрь 2025 года): В связи с изменением экономических условий (вероятно, под влиянием глобальных или внутренних факторов, таких как инфляционное давление, ужесточение денежно-кредитной политики или изменение динамики реальных доходов) Минэкономразвития существенно скорректировало свои ожидания:
  • Рост розничной торговли в 2025 году ожидается на уровне 2,5% (снижение с 6,6%).
  • В 2026 году – 1,1% (снижение с 6,1%).

  Эти значительные корректировки подчеркивают чувствительность оборота розничной торговли к макроэкономическим факторам и необходимость постоянного мониторинга и адаптации к изменяющейся конъюнктуре. Вероятными причинами пересмотра могли стать более медленное, чем ожидалось, восстановление реальных доходов, сохраняющаяся высокая инфляция, которая «съедает» покупательную способность, или изменение внешней экономической среды. Такая волатильность прогнозов свидетельствует о высокой степени неопределенности в современной экономике.

Представленные данные и прогнозы демонстрируют как текущие тенденции (рост оборота, доминирование организованной торговли), так и вызовы, с которыми сталкивается сектор. А что это означает для рядового потребителя и бизнеса, кроме сухих цифр? Для потребителя это, возможно, означает более осторожное планирование бюджета, а для бизнеса — необходимость более гибких и адаптивных стратегий выживания и развития.

Практические рекомендации по управлению и повышению эффективности оборота розничной торговли

Успешное управление оборотом розничной торговли в современных условиях требует не только глубокого понимания статистических методов и факторов влияния, но и активного внедрения практических решений. Эффективно построенная организация работы розничной торговли является фундаментом для роста товарооборота, полного удовлетворения спроса населения и обеспечения прибыльности. Качество управленческих решений напрямую зависит от информации, сформированной в процессе учета и анализа финансовых результатов.

Развитие современных форматов и моделей розничной торговли

Для удержания и наращивания оборота розничной торговле необходимо постоянно адаптироваться к меняющимся потребительским предпочтениям и технологическим трендам.

• Диверсификация форматов: Развитие современных моделей розничной торговли, таких как хард-дискаунтеры (предлагающие широкий ассортимент по низким ценам), магазины-склады (активно развивающие фреш-категории и собственное производство), а также микроформаты (ultra-convenience), ориентированные на быструю покупку товаров повседневного спроса, является ключевым. Эти форматы отвечают на запросы различных сегментов потребителей и позволяют охватывать максимально широкую аудиторию.
• Укрепление розничных сетей и франчайзинга: Управление крупными розничными сетями, включая развитие франчайзинговых моделей, позволяет масштабировать бизнес, стандартизировать процессы и снижать риски за счет распределения инвестиций. Франчайзинг способствует быстрому проникновению на новые рынки и повышению узнаваемости бренда.
• Развитие интернет-торговли: С учетом быстрого роста онлайн-сегмента, активное развитие интернет-магазинов, маркетплейсов и омниканальных стратегий (интеграция онлайн и офлайн каналов) становится не просто желательным, а обязательным условием для конкурентоспособности. Это включает инвестиции в удобные платформы, эффективную логистику «последней мили» и персонализированный маркетинг.

Оптимизация операционной деятельности и снижение издержек

Снижение издержек обращения без потери качества и уровня обслуживания является постоянным приоритетом для розничных компаний, поскольку напрямую влияет на прибыльность и конкурентоспособность.

• Формирование устойчивых цепочек поставок: Создание надежных цепочек производства и распределения, а также налаживание связей для объединения производства с распределением товаров, особенно сельскохозяйственной и продовольственной продукции, снижает риски перебоев, обеспечивает свежесть продукции и позволяет контролировать качество на всех этапах. Организация эффективной эксплуатации системы распределения групп товаров первой необходимости имеет стратегическое значение.
• Корректировка ассортиментной политики: Регулярный анализ спроса и адаптация ассортиментной политики, например, в общественном питании, для более широкого предложения востребованных продуктов, позволяет максимально удовлетворять потребности клиентов и избегать затоваривания неходовыми позициями.
• Снижение издержек обращения:
  • Оптимизация налоговых платежей: Для малого и среднего бизнеса это может включать переход на упрощенную или патентную систему налогообложения.
  • Аутсорсинг: Передача второстепенных функций (бухгалтерский учет, клининг, IT-поддержка) сторонним специализированным компаниям позволяет сосредоточиться на основной деятельности и сократить затраты на содержание штата.
  • Регулярная сверка расценок поставщиков: Постоянный мониторинг и сравнение предложений от разных поставщиков для выбора наиболее выгодных условий закупок.
  • Снижение неявных затрат: Эффективное использование торговых площадей, сдача в субаренду неиспользуемых помещений, оптимизация складских запасов.
  • Анализ больших данных: Внедрение систем анализа больших объемов данных о покупательском поведении, продажах и товарных запасах позволяет точнее прогнозировать спрос, оптимизировать ассортимент и ценообразование, что ведет к снижению издержек на хранение товаров и уменьшению товарных потерь.

Внедрение автоматизации и мониторинг ключевых показателей эффективности

Автоматизация и постоянный мониторинг являются краеугольными камнями современного эффективного управления розничной торговлей.

• Внедрение систем автоматизации:
  • Облачные ERP-системы: Позволяют автоматизировать и интегрировать все ключевые бизнес-процессы: управление продажами, закупками, складом, финансами и онлайн-торговлей. Примеры включают «МойСклад» и аналогичные решения.
  • Кассовое и торговое оборудование: Современные POS-системы, сканеры штрих-кодов, фискальные регистраторы ускоряют обслуживание клиентов и облегчают учет.
  • Товароучетные программы: Специализированное программное обеспечение для учета товаров, автоматизации инвентаризации, контроля движения запасов, что сокращает ручной труд, минимизирует ошибки и повышает производительность.
• Мониторинг ключевых показателей эффективности (KPI): Регулярный анализ и адаптация к меняющимся рыночным условиям через мониторинг KPI является основой для улучшения операционной эффективности. Ключевые показатели в розничной торговле включают:
  • Валовая прибыль на инвестиции в запасы (GMROI — Gross Margin Return on Inventory Investment): Показывает, сколько валовой прибыли приносит каждый рубль, вложенный в товарные запасы. GMROI = (Валовая прибыль / Средняя стоимость запасов) × 100%.
  • Продажи на квадратный метр: Оценивает эффективность использования торговой площади.
  • Средняя стоимость транзакции (ATV — Average Transaction Value): Средняя сумма покупки на один чек.
  • Оборачиваемость запасов: Количество раз, которое товарные запасы полностью продаются и заменяются за определенный период.
  • Число чеков и средний чек: Показатели активности покупателей и средней суммы покупки.
  • Конверсия: Соотношение числа покупателей к общему числу посетителей магазина, отражает эффективность работы торгового персонала и привлекательность предложения.
  • Общая прибыль: Конечный финансовый результат деятельности.

  Мониторинг этих KPI помогает оценить успешность работы, получить информацию для управления продажами, поставками, маркетингом и в конечном итоге повысить общую эффективность бизнеса.

В совокупности, применение этих практических рекомендаций позволяет розничным компаниям не только выживать в условиях высокой конкуренции и экономической неопределенности, но и устойчиво развиваться, наращивая оборот и повышая прибыльность.

Заключение

Статистический анализ оборота розничной торговли является неотъемлемым элементом для понимания динамики развития национальной экономики и благосостояния населения. Проведенное исследование позволило всесторонне рассмотреть теоретические основы, методологический аппарат, факторы влияния, методы прогнозирования и практические аспекты управления этим ключевым показателем.

В ходе работы были раскрыты фундаментальные понятия, определено экономическое значение оборота розничной торговли как важнейшего индикатора социально-экономического развития и его роль в системе национальных счетов. Подчеркнута важность международных стандартов (МРСРОТ 2008) и деятельности Росстата для обеспечения сопоставимости и достоверности данных.

Детальное рассмотрение методологии статистического анализа показало, что арсенал инструментов широк и включает индексный метод с агрегатными индексами Ласпейреса и Пааше, анализ рядов динамики для изучения временных изменений, статистические группировки и вариационные ряды для структуризации данных, а также корреляционно-регрессионный анализ для выявления и количественной оценки взаимосвязей. Приведенные формулы и примеры демонстрируют практическую применимость каждого метода.

Анализ факторов влияния на динамику оборота розничной торговли выявил сложное взаимодействие внешних (курс рубля, цены на импортные товары, экономические шоки, геополитические события и санкции) и внутренних (реальные доходы населения, уровень конкуренции, налоговая нагрузка) причин. Особое внимание было уделено российской специфике и оперативному реагированию рынка на изменения внешней среды. Статистическая оценка этих влияний с помощью корреляционно-регрессионного анализа позволяет не только объяснить прошлые события, но и строить обоснованные прогнозы.

Изучение методов прогнозирования оборота розничной торговли показало эффективность использования временных рядов, включая экстраполяцию, экспоненциальное сглаживание (метод Хольта), а также более сложные модели ARIMA и SARIMA. Подробно рассмотрен критерий средней абсолютной процентной ошибки (MAPE) как ключевой инструмент оценки точности прогнозов, с учетом его применимости и интерпретации в различных экономических контекстах.

Анализ актуальной статистики Росстата за 2023, 2024 и первую половину 2025 года, а также прогнозы Министерства экономического развития РФ до 2028 года, выявил устойчивый рост оборота розничной торговли в последние годы, доминирование организованных форматов торговли и относительно стабильную структуру потребления. При этом пересмотр прогнозных значений Минэкономразвития подчеркивает высокую чувствительность сектора к макроэкономическим изменениям и необходимость гибкого планирования.

Наконец, предложенный комплекс практических рекомендаций по управлению и повышению эффективности оборота розничной торговли охватывает развитие современных форматов и моделей (хард-дискаунтеры, микроформаты, интернет-торговля), оптимизацию операционной деятельности и снижение издержек (устойчивые цепочки поставок, корректировка ассортимента, налоговая оптимизация, аутсорсинг, анализ больших данных), а также внедрение автоматизации и постоянный мониторинг ключевых показателей эффективности (KPI: GMROI, продажи на м², ATV, оборачиваемость запасов, конверсия). Эти меры направлены на повышение конкурентоспособности и устойчивое развитие розничного сектора.

Таким образом, цель курсовой работы достигнута. Проведенный статистический анализ оборота розничной торговли позволил получить исчерпывающее представление о его сущности, методологии изучения, факторах влияния и инструментах прогнозирования, а также предложить конкретные практические рекомендации.

Дальнейшие исследования могли бы быть направлены на более глубокое моделирование влияния специфических региональных факторов на оборот розничной торговли, разработку адаптивных прогностических моделей, учитывающих резкие экономические шоки, а также анализ влияния развития маркетплейсов и трансграничной электронной торговли на традиционные форматы розницы.

Список использованной литературы

1. Бурцева, С. А. Статистика финансов : учеб. для вузов по специальностям «Финансы и кредит», «Бухгалтерский учет, анализ и аудит», «Мировая экономика» / С. А. Бурцева ; Рос. экон. акад. им. Г. В. Плеханова. — М. : Финансы и статистика, 2004. — 287 с.
2. Анализ хозяйственной деятельности в торговле : учебник / Л. И. Кравченко. — 8-е изд., испр. и доп. — М.: Новое знание, 2005. — 512 с.
3. Боровиков, В. П. Прогнозирование в системе Statistica в среде Windows : Основы теории и интенсивная практика на компьютере : учеб. пособие для высш. учеб. заведений по специальности «Прикладная математика» / В. П. Боровиков, Г. И. Ивченко. — 2-е изд., перераб. и доп. — М. : Финансы и статистика, 2006. — 368 с.
4. Годин, А. М. Статистические средние и другие величины и их применение в различных отраслях деятельности : учеб. пособие для вузов по специальности «Статистика» и др. экон. специальностям / А. М. Годин, В. Н. Русин, В. П. Соколин ; под общ. ред. А. М. Година ; Изд.-торговая корпорация «Дашков и К». — М., 2006. — 251 с.
5. Орлов, А. И. Прикладная статистика : учебник / А. И. Орлов. — М. : Экзамен, 2006. — 671 с.
6. Дуброва, Т. А. Прогнозирование социально-экономических процессов: учебное пособие / Т. А. Дуброва. – М.: Маркет ДС, 2007. – 186 с.
7. Годин, А. М. Статистика : учебник / А. М. Годин. — 5-е изд., перераб. и испр. — М. : Дашков и К, 2007. — 460 с.
8. Общая теория статистики : стат. методол. в изуч. коммер. деятельности : учеб. для вузов по направлению «Экономика», общеэкон. специальностям / [О. Э. Башина и др.] ; под ред. О. Э. Башиной, А. А. Спирина. — 5-е изд., доп. и перераб. — М. : Финансы и статистика, 2007. — 440 с.
9. Практикум по общей теории статистики : учеб.-метод. пособие для высш. учеб. заведений по специальности «Статистика» и др. междисциплинарным специальностям / [М. Г. Назаров и др.] ; под ред. М. Г. Назарова ; Акад. бюджета и казначейства М-ва финансов Рос. Федерации. — М. : КноРус, 2008. — 177, [1] с.
10. Статистика : учебник / [Л. П. Харченко и др. ; под ред. В. Г. Ионина]. — 3-е изд., перераб. и доп. — М. : ИНФРА-М, 2008. — 445 с.
11. Финансовая статистика: денежная и банковская : учеб. по специальностям «Финансы и кредит», «Статистика» / [С. Р. Моисеев и др.] ; под ред. С. Р. Моисеева. — М. : КноРус, 2008. – 159 с.
12. Чистякова, Г. Б. СТАТИСТИКА РЫНКА : учебное пособие. Нижний Новгород, 2012.
13. Международные рекомендации по статистике розничной и оптовой торговли 2008 года. UN Statistics Division, 2008. URL: https://unstats.un.org/unsd/trade/mr/RRTWS_2008_ru.pdf
14. Основы теории статистики : учебное пособие. Электронный научный архив УрФУ, 2014. URL: http://elar.urfu.ru/bitstream/10995/24857/1/978-5-7996-1049-4_2014.pdf
15. Статистические методы анализа : учебное пособие. Электронный научный архив УрФУ, 2015. URL: http://elar.urfu.ru/bitstream/10995/36122/1/978-5-7996-1633-5_2015.pdf
16. Оборот розничной торговли. URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/torg-01.html
17. РОЗНИЧНЫЙ ТОВАРООБОРОТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ: СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ФАКТОРОВ РОСТА. Фундаментальные исследования (научный журнал). URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=48425
18. ИССЛЕДОВАНИЕ ОБОРОТА РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛИ, КАК ИНДИКАТОРА УРОВНЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ ИЦ РИОР. Эдиторум — Russian Journal of Management, 2022. URL: https://editorum.ru/art/pdf/rus_management_2022_10_3_111_115.pdf
19. Статистика — Учебные издания. URL: https://edu.itmo.ru/sveden/education/ud/dis-statistika_ochn_bak_gu_2013-14.pdf
20. АНАЛИЗ ТОВАРООБОРОТА РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛИ И ФАКТОРЫ ЕГО РОСТА ПО ДАННЫМ ТОРГОВОЙ ОРГАНИЗАЦИИ ОБЩЕСТВА С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ «УНЫШ — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-tovarooborota-roznichnoy-torgovli-i-faktory-ego-rosta-po-dannym-torgovoy-organizatsii-obschestva-s-ogranichennoy
21. ЭКОНОМИКА ТОРГОВЛИ — БГАТУ. URL: http://old.batu.by/sites/default/files/users/user1/UMK_EKONOMIKA_TORGOVLI.pdf
22. РОЗНИЧНЫЙ ТОВАРООБОРОТ КАК ОПРЕДЕЛЯЮЩИЙ ФАКТОР ЭФФЕКТИВНОСТИ. ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ТОРГОВОЙ ОРГАНИЗАЦИИ. URL: https://elib.gstu.by/xmlui/bitstream/handle/123456789/27181/Krivickaya.pdf?sequence=1&isAllowed=y
23. О кафедре — РЭУ им. Г.В. Плеханова. URL: https://www.rea.ru/ru/org/faculties/vshe/kaf-stat/Pages/about_kafedra_stat.aspx
24. Индексный метод — Статистика (Яркина Н.Н., 2020). URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44161877
25. Индексный метод анализа динамики применяемый в статистике рынка — Студенческий научный форум, 2019. URL: https://scienceforum.ru/2019/article/2018016480
26. Динамика оборота розничной торговли в высокоурбанизированных регионах Российской Федерации в 2022 году — Уральский федеральный университет, 2023. URL: http://elar.urfu.ru/bitstream/10995/121855/1/978-5-7996-3638-8_2023.pdf
27. МНОГОФАКТОРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ОБОРОТА РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛИ МЕТОДАМИ КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА — Студенческий научный форум, 2021. URL: https://scienceforum.ru/2021/article/2018029272
28. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ОБОРОТА РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/statisticheskiy-analiz-oborota-roznichnoy-torgovli-rossiyskoy-federatsii
29. СОСТОЯНИЕ И ДИНАМИКА РАЗВИТИЯ РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛИ РОССИИ — Современные проблемы науки и образования (сетевое издание). URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=20815
30. Тема 6 «Индексный метод в статистических исследованиях. URL: https://e.s.e-lib.by/ec/download/docs/s_indeks_metod_v_stat_issledov.pdf
31. ИССЛЕДОВАНИЕ ДИНАМИКИ ОБОРОТА РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛИ И ОБЩЕСТВЕННОГО ПИТАНИЯ Г. МОСКВЫ В УСЛОВИЯХ ТУРБУЛЕНТНОСТИ ВНЕШНЕЙ СРЕДЫ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/issledovanie-dinamiki-oborota-roznichnoy-torgovli-i-obschestvennogo-pitaniya-g-moskvy-v-usloviyah-turbulentnosti-vneshney-sredy
32. Корреляционно-регрессионный анализ связи показателей коммерческой деятельности с использованием программы Excel. URL: https://elib.bsu.by/bitstream/123456789/19430/1/Кривоносов_Корреляционно-регрессионный%20анализ.pdf
33. Статистические методы анализа экономики и общества — Высшая школа экономики, 2022. URL: https://www.hse.ru/data/2022/10/05/1709569730/%D0%A1%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%BD%D0%B8%D0%BA_%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0.pdf
34. статистика — Чебоксарский кооперативный техникум. URL: https://chct.cap.ru/upload/iblock/c38/k3u41j10t6x196z9t6x11w43f550772u.pdf
35. Ряды динамики — лекция по статистике для заочного отделения. URL: https://studentbank.ru/view.php?id=38883
36. КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ ФАКТОРОВ ВЛИЯНИЯ НА ПОКУПАТЕЛЬСКИЙ СПРОС РОЗНИЧНОГО МАГАЗИНА КАК ЭТАП ФОРМИРОВАНИЯ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ. Вестник Удмуртского университета. Серия Экономика и право — Журналы УдГУ. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/korrelyatsionnyy-analiz-faktorov-vliyaniya-na-pokupatelskiy-spros-roznichnogo-magazina-kak-etap-formirovaniya-modeli
37. Рост оборота розничной торговли прогнозируют в России на 6,6% в 2025 году | Якутия24. URL: https://yakutia24.ru/news/ekonomika/rost-oborota-roznichnoy-torgovli-prognoziruyut-v-rossii-na-66-v-2025-godu/
38. Прогноз роста оборота розничной торговли в РФ составляет 6,6% — МЭР — Газета «Малый бизнес». URL: https://mbgazeta.ru/news/prognoz-rosta-oborota-roznichnoj-torgovli-v-rf-sostavlyaet-66-mer/
39. Минэкономразвития повысило прогноз по росту промпроизводства, понизило прогноз роста розницы — ИА «Финмаркет». URL: https://www.finmarket.ru/main/article/6226315
40. МЭР ожидает рост оборота розничной торговли в РФ в текущем году на 6,6% | Министерство транспорта Российской Федерации. URL: https://mintrans.gov.ru/press-center/news/105747
41. Прогноз роста розничной торговли в России в 2025 году понижен до 2,5% с 6,6% | Интерфакс. URL: https://www.interfax.ru/business/983177
42. Оборот розничной торговли в РФ в 2023 году вырос на 6,4% 07.02.2024 | Финам.Ру. URL: https://www.finam.ru/analysis/newsitem/oborot-roznichnoiy-torgovli-v-rf-v-2023-godu-vyros-na-64-20240207-20290/
43. ОБОРОТ РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛИ. URL: https://krasstat.gks.ru/storage/mediabank/Torg.pdf
44. Оборот розничной торговли в РФ в 2024 г. вырос на 7,2% — Росстат. URL: https://tass.ru/ekonomika/20038473
45. Анализ розничной торговли в России в 2020-2024 гг, прогноз на 2025-2029 гг | BusinesStat. URL: https://businesstat.ru/catalog/retail/retail_trade_russia_analysis_2020_2024_forecast_2025_2029/
46. Анализ временных рядов / Хабр. URL: https://habr.com/ru/articles/731798/
47. МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РОЗНИЧНОГО ТОВАРООБОРОТА. URL: https://rep.bstu.by/bitstream/data/chunk_1650392341/3_200.pdf
48. МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РЫНКА — НГТУ им. Алексеева. URL: https://www.nntu.ru/frontend/web/files/pages/science/journals/vestnik_archive/02/02_47.pdf
49. МЕТОДИКА АНАЛИЗА И КОНТРОЛЯ ТОВАРНЫХ ОПЕРАЦИЙ В РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛЕ — Меридиан, 2021. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=46429994
50. Статистическая сводка и группировка. Решение задач, контрольных работ по статистике онлайн. URL: https://100task.ru/statistika/statisticheskaya-svodka-i-gruppirovka.html
51. Практическое занятие 1 Тема 2. Сводка и группировка статистических дан. URL: https://static.sgu.ru/doc/education/lesson/statistika_i_ekonometrika_pract_z_1_tem_2.pdf
52. Статистика Сводка и группировка данных статистического наблюдения — Казанский федеральный университет. URL: https://kpfu.ru/portal/docs/F_1012356391/Statistika.Svodka.i.gruppirovka.dannyh.statisticheskogo.nablyudeniya.Uchebno.metodicheskoe.posobie.pdf
53. Практическое занятие № 1 Тема: “Сводка и группировка статистических данных”. URL: http://www.omga.su/upload/medialibrary/a7b/a7ba4f39b6e2293b6e80b2a59a67a070.pdf
54. Практическая работа 3. URL: https://www.sibsutis.ru/upload/medialibrary/b06/b062bb243a7ce1c586c05121c834e569.pdf
55. Облачная ERP-система МойСклад — складской учет товаров онлайн, программа автоматизации торговли и производства для Узбекистана. URL: https://www.moysklad.uz/
56. Анализ розничной торговли: методы и ключевые показатели для успешных продаж. URL: https://business.atsuk.ru/analiz-roznichnoy-torgovli-metody-i-klyuchevye-pokazateli-dlya-uspeshnyh-prodazh/
57. Лекция 5. URL: https://www.sgu.ru/sites/default/files/textdocs/2016/04/21/lek_5.pdf