Статистический анализ оборота розничной торговли: Методология и практический план курсовой работы

В современной экономике оборот розничной торговли (ОРТ) выступает не просто как сумма проданных товаров, но и как зеркало, отражающее пульс потребительского рынка, состояние покупательной способности населения и, в конечном итоге, уровень социально-экономического развития страны. Объем ОРТ напрямую коррелирует с благосостоянием граждан, их доходами и расходами, а также с уверенностью в завтрашнем дне. Именно поэтому статистический анализ оборота розничной торговли является одной из наиболее актуальных и востребованных тем как в академических кругах, так и в практической деятельности.

На фоне постоянно меняющихся экономических условий, глобальных кризисов и технологических трансформаций, способность к глубокому и всестороннему анализу ОРТ становится критически важной. Она позволяет не только констатировать факты, но и выявлять скрытые тенденции, прогнозировать будущие изменения и разрабатывать эффективные управленческие решения как на государственном, так и на микроуровне торговых предприятий.

Целью данной работы является разработка исчерпывающей методологии и структурированного плана для проведения статистического анализа оборота розничной торговли, ориентированного на потребности студентов бакалавриата и специалитета экономических вузов при написании курсовых и дипломных работ. Какова практическая выгода для студента? Освоив эту методологию, он сможет не просто собрать данные, но и глубоко интерпретировать их, выстраивая аргументированное исследование, которое будет ценно как для преподавателя, так и для потенциального работодателя.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие ключевые задачи:

1. Раскрыть теоретические основы и экономическую сущность оборота розничной торговли, а также его методологические аспекты учета.
2. Представить систему статистических показателей и методов для комплексной оценки динамики и структуры ОРТ.
3. Показать применение методов статистической группировки и вариационных рядов в анализе оборота розничной торговли.
4. Идентифицировать и проанализировать основные факторы, влияющие на ОРТ в России, с акцентом на их количественное влияние.
5. Описать современные методы прогнозирования и моделирования динамики оборота розничной торговли.
6. Предложить конкретные направления совершенствования статистического анализа ОРТ для повышения эффективности управленческих решений.

Структура данной работы последовательно раскрывает обозначенные задачи, двигаясь от теоретических основ к практическим аспектам анализа, моделирования и совершенствования, что позволяет получить целостное и глубокое представление о предмете исследования.

Теоретические основы и сущность оборота розничной торговли как объекта статистического анализа

Оборот розничной торговли — это не просто цифра в отчете, это пульс экономики, который отражает взаимодействие между потребителями и продавцами, демонстрируя, насколько успешно товары и услуги достигают конечного потребителя. Понимание его экономической сущности и методологических нюансов учета является краеугольным камнем для любого статистического анализа, а игнорирование этих аспектов может привести к ошибочным выводам, вводящим в заблуждение как исследователей, так и управленцев.

Определение, состав и классификация оборота розничной торговли

Экономическая сущность оборота розничной торговли (ОРТ) заключается в том, что он представляет собой завершающий этап движения товаров из сферы производства в сферу личного потребления. В этот момент происходит обмен денежных средств населения на потребительские товары, что отражает не только реализацию товаров, но и сумму расходов населения. Таким образом, ОРТ характеризует денежную выручку предприятий торговли и объем потребления товаров населением.

Согласно методологии Росстата и Международным рекомендациям, оборот розничной торговли определяется как стоимость проданных потребительских товаров населению для личного потребления или использования в домашнем хозяйстве за наличный расчет, или оплаченных по кредитным карточкам, по расчетным чекам банков, по перечислениям со счетов вкладчиков, по поручению физических лиц без открытия счета, а также посредством платежных карт (электронных денег).

В состав ОРТ включается:

• Стоимость потребительских товаров, проданных населению за наличный расчет.
• Стоимость проданных товаров по почте с оплатой по безналичному расчету (по моменту сдачи посылки).
• Стоимость товаров, проданных в кредит (по моменту отпуска товаров) в объеме полной стоимости.
• Продажа товаров длительного пользования по образцам.
• Стоимость упаковки, которая не входит в цену товара, но оплачивается покупателем отдельно.

Однако, важно отметить, что в оборот розничной торговли не включается:

• Стоимость товаров, проданных (отпущенных) из розничной торговой сети юридическим лицам (включая организации социальной сферы, спецпотребителей и т.п.) и индивидуальным предпринимателям. Это объясняется тем, что такие товары не попадают в сферу личного потребления.
• Стоимость проданных товаров, не выдержавших гарантийных сроков службы (возврат).
• Стоимость проездных билетов или талонов на транспорт.
• Стоимость собственной продукции общественного питания (еда, приготовленная и поданная в ресторанах, кафе).
• Стоимость продукции производственно-технического назначения, сельскохозяйственной продукции, строительных материалов, горюче-смазочных материалов, если они приобретаются для производственных нужд, а не для личного потребления.

Эти исключения крайне важны для обеспечения методологической чистоты показателя и его сопоставимости. Экономические отношения, отражаемые ОРТ, охватывают не только акт купли-продажи, но и весь спектр операций, связанных с удовлетворением потребностей домохозяйств.

Нормативно-правовая и методологическая база статистического наблюдения

Точность и сопоставимость данных по обороту розничной торговли достигается благодаря строгой нормативно-правовой и методологической базе. На международном уровне ориентиром служат Международные рекомендации по статистике розничной и оптовой торговли (2008), разработанные Статистическим отделом ООН. Эти рекомендации унифицируют подходы к определению, классификации и сбору данных, позволяя проводить межстрановые сравнения.

В Российской Федерации основой для сбора и обработки данных по ОРТ является деятельность Федеральной службы государственной статистики (Росстата). Ключевым документом, регламентирующим этот процесс, является Приказ Росстата от 28.10.2013 № 428 «Об утверждении Указаний по заполнению форм федерального статистического наблюдения № П-1 «Сведения о производстве и отгрузке товаров и услуг», № П-2 «Сведения об инвестициях в нефинансовые активы» и другие формы федерального статистического наблюдения.

Среди наиболее важных форм отчетности, используемых для сбора данных об ОРТ, выделяют:

• Форма П-1 «Сведения о производстве и отгрузке товаров и услуг»: Содержит информацию о реализации товаров, что является компонентом для расчета ОРТ.
• Форма П-5(м) (квартальная): Представляет собой сведения об основных показателях деятельности малого предприятия, включая объем розничной торговли.
• Форма МП(микро) (годовая): Содержит аналогичные данные для микропредприятий.
• Специализированные формы для предприятий розничной торговли, которые предоставляют более детальную информацию о структуре продаж по видам товаров.

Эти документы определяют порядок заполнения форм, сроки их предоставления, а также методологию расчета отдельных показателей, обеспечивая единообразие и достоверность статистической информации.

Значение анализа оборота розничной торговли для оценки социально-экономического развития и принятия управленческих решений

Оборот розничной торговли играет двойную роль: на макроуровне он является одним из важнейших индикаторов социально-экономического развития страны, а на микроуровне — незаменимым инструментом для управления торговым предприятием.

На государственном уровне:

• Индикатор уровня жизни населения: Высокий и стабильный рост ОРТ свидетельствует о повышении покупательной способности, росте доходов и улучшении благосостояния граждан.
• Характеристика заключительного этапа движения товаров: ОРТ показывает, насколько эффективно работает цепочка «производство — распределение — потребление», насколько полно удовлетворяются потребности населения в товарах.
• Влияние на денежное обращение и устойчивость валюты: Активный оборот товаров способствует циркуляции денежных средств, влияя на инфляционные процессы и общую стабильность финансовой системы.
• Основа для социально-экономической политики: Данные об ОРТ используются правительством для разработки программ поддержки населения, регулирования цен, формирования налоговой политики и оценки эффективности макроэкономических мер.

На уровне торгового предприятия:

• Выявление резервов роста и повышение эффективности: Анализ ОРТ позволяет определить, какие товары продаются лучше, какие хуже, выявить неэффективные точки продаж, оценить работу персонала и логистики.
• Оценка положения компании на рынке: Сравнение собственного ОРТ с общеотраслевыми или региональными показателями позволяет оценить рыночную долю, конкурентоспособность и потенциал роста.
• Принятие решений по повышению показателей продаж: На основе анализа данных ОРТ разрабатываются маркетинговые стратегии, ценовая политика, программы лояльности, оптимизируется ассортимент.
• Составление прогнозов: Прогнозирование ОРТ позволяет планировать объемы закупок, складские запасы, финансовые потоки, а также оценивать будущие доходы и прибыль.

Таким образом, глубокий статистический анализ оборота розничной торговли – это не просто академическое упражнение, а жизненно важный инструмент для эффективного управления экономикой на всех уровнях. И что из этого следует? Инвестиции в аналитические компетенции и информационные системы, способные обрабатывать и интерпретировать данные ОРТ, являются стратегически оправданными для любого участника рынка.

Статистические показатели и методы комплексной оценки динамики и структуры оборота розничной торговли

Комплексная оценка оборота розничной торговли требует использования разнообразного арсенала статистических показателей и методов. От простого подсчета объемов продаж до сложного многофакторного анализа – каждый инструмент служит своей цели, помогая сформировать полную картину текущего состояния и перспектив развития отрасли.

Система показателей оборота розничной торговли

Для всестороннего анализа ОРТ используется система взаимосвязанных показателей, каждый из которых характеризует определенный аспект деятельности:

• Общий объем продаж (валовой оборот): Суммарная стоимость всех проданных товаров за определенный период (месяц, квартал, год). Это базовый показатель, от которого отталкиваются все остальные расчеты.
• Продажи по категориям товаров: Детализация общего объема продаж по группам товаров (например, продовольственные, непродовольственные, одежда, электроника и т.д.). Позволяет выявить структуру спроса и наиболее прибыльные категории.
• Средняя стоимость покупки (средний чек): Отношение общего объема продаж к количеству совершенных транзакций. Важный показатель для оценки покупательной способности и эффективности работы продавцов (например, в части кросс-продаж).
• Коэффициент конверсии: Процент посетителей, совершающих покупку. Рассчитывается как отношение числа покупателей к общему числу посетителей. Высокий коэффициент конверсии указывает на привлекательность ассортимента, эффективную выкладку и качество обслуживания.
• Показатели рентабельности: Отражают эффективность использования ресурсов и генерации прибыли.
  • Валовая рентабельность продаж: Отношение валовой прибыли (выручка минус себестоимость проданных товаров) к выручке от продаж. Показывает, сколько прибыли приносит каждый рубль выручки до вычета операционных расходов.
  • Рентабельность операционной деятельности: Отношение операционной прибыли (валовая прибыль минус операционные расходы) к выручке. Отражает эффективность основной деятельности.
  • Чистая рентабельность: Отношение чистой прибыли (после уплаты налогов) к выручке. Наиболее полный показатель эффективности бизнеса.

Использование этой системы позволяет оценить не только абсолютные объемы, но и качественные характеристики продаж, что крайне важно для принятия обоснованных управленческих решений.

Методы анализа динамики оборота розничной торговли

Анализ динамики оборота розничной торговли позволяет понять, как изменялись объемы продаж с течением времени, выявить тенденции, сезонность и цикличность.

Основные методы анализа динамики включают:

1. Расчет абсолютных приростов (цепных и базисных):
   • Цепной абсолютный прирост (Δ_i): Δi = ОРТi - ОРТi-1. Показывает изменение объема продаж в текущем периоде по сравнению с предыдущим.
   • Базисный абсолютный прирост (Δ_баз): Δбаз = ОРТi - ОРТ0. Показывает изменение объема продаж в текущем периоде по сравнению с начальным (базисным).
2. Расчет темпов роста (цепных и базисных):
   • Темп роста продаж (Т_роста): Троста = (ОРТтекущего периода / ОРТпрошлого периода) × 100%.
     • Положительная динамика (рост) соответствует темпу роста ≥ 100%.
     • Отсутствие изменений — 100%.
     • Снижение объемов — < 100%.
   • Аналогично рассчитываются темпы прироста (Т_{прироста}), которые показывают, на сколько процентов изменился объем: Тприроста = Троста - 100%.
3. Методология корректировки данных ОРТ на индекс цен (индекс-дефлятор):
   Одной из важнейших задач при анализе динамики ОРТ является обеспечение сопоставимости данных. Номинальный оборот розничной торговли может расти за счет инфляции, создавая иллюзию увеличения реального объема продаж. Чтобы исключить влияние ценового фактора, необходимо корректировать данные на индекс цен (индекс инфляции или индекс-дефлятор).
   ОРТреальный = ОРТноминальный / Индекс цен (или Индекс-дефлятор)
   • Индекс цен (I_ц) рассчитывается Росстатом и показывает изменение среднего уровня цен на товары и услуги за определенный период.
   • Индекс-дефлятор используется для пересчета валового внутреннего продукта и его компонентов, включая потребление, в сопоставимые цены.

   Пример: Если номинальный ОРТ в 2023 году составил 40 трлн руб., а в 2022 году — 36 трлн руб., а индекс цен за этот период составил 105% (или 1.05), то:

   ОРТреальный 2023 = 40 трлн руб. / 1.05 ≈ 38.095 трлн руб.

   Реальный темп роста = (38.095 / 36) × 100% ≈ 105.82%.

   Без корректировки номинальный рост составил бы (40 / 36) × 100% ≈ 111.11%, что могло бы ввести в заблуждение относительно реального положения дел. Таким образом, корректировка позволяет получить реальную картину динамики физических объемов товаров, проданных населению.

Методы структурного анализа: ABC- и XYZ-анализ

Структурный анализ позволяет понять внутреннее строение оборота розничной торговли, выявить наиболее значимые компоненты и оптимизировать управление ассортиментом.

1. ABC-анализ:
   Основан на принципе Парето (правило 80/20), который гласит, что 20% усилий (или ассортимента) дают 80% результата (или прибыли). ABC-анализ классифицирует товары на три группы по их вкладу в общий оборот или прибыль:
   • Группа A: Высокорентабельные или высокооборачиваемые товары, составляющие примерно 10-20% ассортимента, но генерирующие 70-80% дохода. Эти товары требуют постоянного контроля, их запасы должны быть всегда в наличии.
   • Группа B: Товары со средним спросом, составляющие около 30% ассортимента и приносящие 15-20% дохода. Требуют регулярного, но не такого строгого контроля, как группа A.
   • Группа C: Низкорентабельные или медленно оборачиваемые товары, составляющие около 50-60% ассортимента, но дающие всего 5-10% дохода. За их запасами можно следить реже, возможно рассмотрение вывода из ассортимента.

   Применение: Оптимизация ассортиментной политики, управление запасами, ценообразование, маркетинговые усилия (например, акцент на продвижении товаров группы A).

2. XYZ-анализ:
   Дополняет ABC-анализ, группируя товары по стабильности спроса, что важно для планирования закупок и управления запасами. В основе лежит расчет коэффициента вариации (V), который показывает относительное отклонение спроса от его среднего значения:
   V = (Среднеквадратическое отклонение спроса / Среднее значение спроса) × 100%
   • Группа X (0–10% вариации): Товары со стабильным, предсказуемым спросом. Закупки можно планировать с высокой точностью, минимизируя страховые запасы.
   • Группа Y (10–25% вариации): Товары со средним спросом, подверженным колебаниям (например, сезонным). Требуют более тщательного планирования и умеренных страховых запасов.
   • Группа Z (>25% вариации): Товары с непредсказуемым, эпизодическим спросом. Закупки осуществляются по факту необходимости или с большими страховыми запасами, что сопряжено с риском неликвидов.

   Применение: Оптимизация системы управления запасами, снижение рисков дефицита или излишков, повышение оборачиваемости товаров.

Совместное использование ABC- и XYZ-анализа позволяет получить матрицу для комплексной стратегии управления ассортиментом, например, товары группы AX (высокодоходные и стабильные) – идеальный объект для инвестиций, а товары CZ (низкодоходные и непредсказуемые) – кандидаты на вывод из ассортимента.

ДЕТАЛИЗАЦИЯ: Анализ структуры среднедушевого оборота розничной торговли в России.
Согласно данным Росстата, анализ структуры среднедушевого оборота розничной торговли в России за 2023 год демонстрирует интересные тенденции. Расходы населения на продовольственные товары составили 49,6% от общего объема, тогда как на непродовольственные товары — 50,4%. Это говорит о почти равном распределении потребительских расходов между этими двумя крупными категориями, что может свидетельствовать о достижении определенного уровня благосостояния, при котором значительная часть бюджета остается свободной для покупки товаров длительного пользования, одежды, электроники и других непродовольственных позиций. В странах с более низким уровнем доходов доля продовольственных товаров традиционно выше. Эти данные являются важным индикатором для производителей и ритейлеров, позволяя им адаптировать свою ассортиментную и маркетинговую политику под текущие потребительские предпочтения.

Применение методов статистической группировки и вариационных рядов в анализе оборота розничной торговли

Статистическая группировка и построение вариационных рядов являются фундаментальными методами статистики, которые позволяют систематизировать огромные массивы данных об обороте розничной торговли. Без этих инструментов анализ был бы неполным, а выводы – поверхностными. Они дают возможность увидеть не просто суммы и средние значения, но и распределение, выявить однородные группы и выделить аномалии.

Статистическая группировка данных оборота розничной торговли

Статистическая группировка — это процесс разделения совокупности объектов (товаров, торговых объектов, регионов) на однородные группы по одному или нескольким существенным признакам. В контексте розничной торговли этот метод имеет колоссальное значение для выявления закономерностей и особенностей ОРТ.

Виды группировок и их значение:

1. Группировка по категориям товаров:
   Позволяет разделить весь ассортимент на более мелкие, однородные группы (например, «молочные продукты», «хлебобулочные изделия», «бытовая техника», «одежда»). Цель такой группировки — выявить, какие категории товаров приносят наибольший доход, имеют наибольший спрос, или, наоборот, являются убыточными.
   • Применение: Основа для проведения ABC-анализа, как уже обсуждалось ранее. Позволяет оптимизировать ассортимент, управлять запасами по категориям, разрабатывать маркетинговые стратегии, ориентированные на конкретные товарные группы. Например, если группировка показывает, что «органические продукты» имеют стабильно высокий темп роста, это сигнал к расширению данного сегмента.
2. Группировка по типу торговых объектов:
   Разделение торговых точек на группы по их формату (гипермаркеты, супермаркеты, магазины у дома, интернет-магазины, специализированные магазины).
   • Применение: Помогает понять, какой формат торговли наиболее эффективен в определенных условиях, какие форматы демонстрируют рост или стагнацию. Например, сравнение динамики ОРТ гипермаркетов и интернет-магазинов может показать смещение потребительских предпочтений в сторону онлайн-покупок.
3. Группировка по регионам (географическая группировка):
   Анализ ОРТ по административно-территориальным единицам (федеральные округа, субъекты РФ, города, муниципальные образования).
   • Применение: Выявление региональных особенностей спроса, покупательной способности, конкурентной среды. Позволяет сосредоточить усилия на наиболее перспективных рынках, адаптировать ассортимент и маркетинговые кампании под специфику конкретного региона. Например, в южных регионах может быть выше спрос на сезонные товары, связанные с туризмом.
4. Группировка по коэффициенту вариации (XYZ-анализ):
   Как было отмечено, этот метод группирует товары по равномерности спроса (группы X, Y, Z), что критически важно для управления запасами и закупочной деятельностью.

Применение статистической группировки позволяет исследователю перейти от агрегированных данных к детальному, сегментированному анализу, выявляя скрытые закономерности и предоставляя основу для более точных и адресных управленческих решений.

Вариационные ряды: Дискретные и интервальные

Вариационные ряды — это упорядоченные распределения единиц совокупности по значению варьирующего признака. Они показывают, как часто встречаются те или иные значения признака в изучаемой совокупности. В статистике розничной торговли вариационные ряды используются для изучения распределения анализируемого показателя, например, оборота розничной торговли, по различным признакам.

Существуют два основных вида вариационных рядов:

1. Дискретные вариационные ряды:
   Используются для изучения распределения по качественным или дискретным количественным признакам, которые могут принимать только определенные, изолированные значения.
   • Пример в розничной торговле: Распределение торговых объектов по типу (например, 1 — супермаркет, 2 — гипермаркет, 3 — магазин у дома) или по количеству персонала (1-5 человек, 6-10 человек).
   • Структура: Состоит из значений признака (вариант) и частот (или долей), показывающих, сколько раз встречается каждое значение.
   • Роль в анализе: Позволяет оценить распространенность различных типов торговых объектов, категорий персонала, или других качественных характеристик, а также выявить модальное (наиболее часто встречающееся) значение. Например, можно построить дискретный ряд для распределения магазинов по количеству кассовых аппаратов и определить среднее число касс, а также частоту каждого значения.
2. Интервальные вариационные ряды:
   Применяются для изучения распределения по количественным признакам, которые могут принимать любые значения в определенном интервале.
   • Пример в розничной торговле: Распределение торговых объектов по размеру оборота (например, до 1 млн руб., от 1 до 5 млн руб., свыше 5 млн руб. в месяц), по площади торгового зала (до 100 м², 101-500 м²), или по численности персонала.
   • Структура: Состоит из интервалов значений признака и частот (или долей), показывающих, сколько единиц совокупности попадает в каждый интервал.
   • Роль в анализе: Позволяет определить плотность распределения, выявить группы с наибольшей или наименьшей концентрацией признака, рассчитать средние значения, медиану, моду, а также показатели вариации (дисперсия, среднеквадратическое отклонение, коэффициент вариации) для оценки однородности групп. Например, построение интервального ряда по размеру оборота розничной торговли для разных торговых точек позволит понять, насколько велик разброс в их выручке и какие интервалы оборота являются наиболее типичными.

Таблица 1: Примеры применения вариационных рядов в анализе ОРТ

Вид вариационного ряда	Признак анализа	Примеры интервалов/значений	Цель анализа
Дискретный	Тип торгового объекта	Супермаркет, Гипермаркет, Магазин у дома, Интернет-магазин	Оценка популярности и эффективности различных форматов торговли
Дискретный	Количество персонала	1-5 чел., 6-10 чел., >10 чел.	Анализ производительности труда, оптимизация штата
Интервальный	Месячный оборот (руб.)	до 500 тыс., 500 тыс. – 1 млн, >1 млн	Выявление доминирующих по объему продаж сегментов предприятий
Интервальный	Торговая площадь (м2)	до 50, 51-200, >200	Оценка эффективности использования торговых площадей

Применение методов статистического анализа, таких как группировка и построение вариационных рядов, позволяет углубить результаты исследования в сфере торговли, перейти от описательного анализа к объяснительному, выявляя скрытые зависимости и закономерности, что является ключевым для формирования обоснованных выводов в академической работе.

Факторы, оказывающие влияние на оборот розничной торговли в России: Количественный анализ

Оборот розничной торговли – это сложный показатель, формирование которого зависит от множества взаимодействующих факторов. Понимание этих детерминант, особенно их количественного влияния, критически важно для разработки эффективной экономической политики и стратегического планирования на уровне торговых предприятий. В России, как и в любой другой экономике, существуют свои особенности в проявлении этих факторов. Но разве можно полностью предсказать все эти влияния, учитывая постоянно меняющийся экономический ландшафт?

Макроэкономические и микроэкономические факторы влияния

Факторы, влияющие на ОРТ, можно условно разделить на макроэкономические (внешние, не зависящие от отдельного предприятия) и микроэкономические (внутренние, связанные с деятельностью конкретного торгового объекта).

Макроэкономические факторы:

1. Реальные располагаемые денежные доходы населения: Это, пожалуй, самый сильный и прямой фактор. Увеличение доходов означает рост покупательной способности, что ведет к увеличению расходов на товары и услуги. И наоборот, снижение доходов ограничивает потребительский спрос. Исследования показывают, что в России реальные располагаемые денежные доходы населения являются одним из основных факторов, определяющих динамику ОРТ.
2. Ценовая политика (инфляция): Общий уровень цен в экономике. Рост цен при неизменных доходах снижает реальную покупательную способность. Высокая инфляция может искажать динамику ОРТ, создавая видимость роста в номинальном выражении, в то время как в сопоставимых ценах наблюдается стагнация или даже падение.
3. Потребительский кредит: Доступность и стоимость кредитов для населения. Увеличение объемов потребительского кредитования стимулирует спрос на товары длительного пользования, увеличивая ОРТ, особенно в сегменте непродовольственных товаров.
4. Уровень безработицы: Высокий уровень безработицы снижает доходы населения, увеличивает неопределенность и приводит к сокращению потребительских расходов.
5. СТЭП-факторы (социальные, технологические, экономические, политические):
   • Социальные: Демографические изменения (старение населения, миграция), изменения в структуре семьи, культурные тренды, образ жизни.
   • Технологические: Развитие электронной коммерции, мобильных платежей, логистических технологий, новых форматов торговли.
   • Экономические: Процентные ставки, курсы валют, инвестиционная активность.
   • Политические: Изменения в законодательстве (например, регулирование торговли, налоговое законодательство), геополитическая ситуация, санкции.

Микроэкономические факторы:

1. Ассортиментная политика: Широта, глубина, новизна и качество предлагаемого ассортимента. Ассортимент, соответствующий потребностям целевой аудитории, напрямую влияет на объемы продаж.
2. Ценовая политика предприятия: Конкурентоспособность цен, система скидок и акций.
3. Маркетинговая и сбытовая деятельность: Эффективность рекламы, продвижения, мерчандайзинга, стимулирования сбыта.
4. Качество обслуживания: Уровень квалификации персонала, скорость обслуживания, атмосфера в торговом зале.
5. Материально-техническая база: Удобство расположения, площадь, оснащенность торгового объекта.
6. Управление запасами: Наличие достаточного количества товаров для удовлетворения спроса без излишков.

Влияние экономических шоков на динамику оборота розничной торговли

Экономические шоки – это внезапные, масштабные события, которые резко меняют условия функционирования экономики и оказывают существенное влияние на потребительское поведение и, как следствие, на оборот розничной торговли.

1. Мировой финансовый кризис 2008–2009 годов:
   Этот кризис, начавшийся с ипотечного рынка в США, быстро перекинулся на мировую экономику. В России он проявился в падении цен на нефть, оттоке капитала и девальвации рубля. Эти факторы привели к снижению реальных доходов населения и росту неопределенности.
   • Количественное влияние: В 2009 году, на пике кризиса, оборот розничной торговли в России снизился на 5,5% в сопоставимых ценах по сравнению с предыдущим годом. Это стало прямым следствием сокращения потребительского спроса, вызванного снижением реальных доходов и ужесточением условий кредитования.
2. Пандемия COVID-19 и сопутствующие изоляционные меры (2020 год):
   Пандемия вызвала беспрецедентные ограничения экономической деятельности, включая локдауны, закрытие непродовольственных магазинов, ресторанов и сферы услуг. Это привело к значительному изменению потребительских паттернов, перераспределению спроса в сторону онлайн-торговли и товаров первой необходимости.
   • Количественное влияние: В 2020 году оборот розничной торговли в России сократился на 4,1% по сравнению с 2019 годом в сопоставимых ценах. Это наименьший абсолютный прирост (или скорее, наибольшее падение) за последние годы, что подчеркивает серьезность влияния пандемии и введенных ограничений на потребительский рынок.

Эти примеры ярко демонстрируют, что в условиях серьезных макроэкономических потрясений оборот розничной торговли реагирует практически немедленно, становясь одним из первых индикаторов изменения экономической конъюнктуры.

Инфляция и покупательная способность как ключевые детерминанты

Инфляция – это устойчивый рост общего уровня цен на товары и услуги. Как уже упоминалось, инфляция может искажать динамику оборота розничной торговли, создавая видимость роста. Если номинальный ОРТ растет, но темп роста цен выше, чем темп роста номинального ОРТ, то в реальном выражении происходит сокращение физического объема проданных товаров.

• Искажение динамики: Представим, что номинальный ОРТ вырос на 10%, но инфляция составила 12%. Это означает, что население купило на 2% меньше товаров, несмотря на рост денежного оборота. Поэтому для корректного анализа всегда необходима корректировка на индекс цен.

Покупательная способность целевой аудитории – это количество товаров и услуг, которое население может приобрести на свои денежные доходы при текущем уровне цен. Она напрямую зависит от реальных располагаемых доходов и уровня инфляции.

• Прямое влияние на реализацию плана ОРТ: Если покупательная способность снижается, то даже при самых привлекательных ценах и широком ассортименте торговое предприятие столкнется с трудностями в реализации своего плана по обороту. Покупатели будут вынуждены сокращать расходы, отдавая предпочтение товарам первой необходимости и отказываясь от дискреционных покупок.
• Эластичность спроса: Важно учитывать, что влияние покупательной способности на спрос различается для разных категорий товаров. Спрос на продовольственные товары менее эластичен по доходу, чем на непродовольственные товары (например, предметы роскоши или электронику). В условиях снижения покупательной способности доля расходов на непродовольственные товары, как правило, сокращается сильнее.

Таким образом, комплексный учет всех этих факторов – от макроэкономических трендов до внутренних ценовых стратегий и покупательной способности – позволяет проводить глубокий и достоверный статистический анализ оборота розничной торговли.

Методы прогнозирования и моделирования динамики оборота розничной торговли

Прогнозирование и моделирование динамики оборота розничной торговли – это критически важные задачи для любого торгового предприятия и органа государственного управления. Они позволяют предвидеть будущие изменения, адаптировать стратегии и принимать упреждающие управленческие решения, снижая риски и оптимизируя ресурсы. В арсенале статистического анализа для этих целей используются мощные эконометрические инструменты.

Корреляционно-регрессионный анализ в прогнозировании ОРТ

Корреляционно-регрессионный а��ализ является одним из наиболее распространенных и эффективных методов для выявления взаимосвязей между показателями и построения прогнозных моделей. Он позволяет не только установить наличие и силу связи между оборотом розничной торговли (зависимая переменная Y) и различными факторами (независимые переменные X), но и количественно оценить степень их влияния, а также построить уравнение регрессии для прогнозирования.

Этапы применения многофакторных регрессионных моделей:

1. Выбор факторов: На основе теоретического анализа и экспертных оценок отбираются факторы, которые, предположительно, оказывают наибольшее влияние на ОРТ. Как показывают исследования, для прогнозирования оборота розничной торговли часто используются следующие макроэкономические факторы:
   • Реальные располагаемые доходы населения: (Х₁) – отражает покупательную способность.
   • Индекс потребительских цен (ИПЦ): (Х₂) – характеризует инфляционные процессы и их влияние на реальный объем продаж.
   • Уровень безработицы: (Х₃) – индикатор социально-экономической стабильности и трудового потенциала.
   • Объем кредитования населения: (Х₄) – показывает доступность заемных средств для потребительских расходов.
2. Сбор данных: Для каждого выбранного фактора и самого ОРТ собираются временные ряды данных за достаточно длительный период (например, 5-10 лет ежеквартально или ежемесячно).
3. Построение уравнения регрессии: Используя статистическое программное обеспечение (например, Excel, SPSS, R, Python), строится многофакторное уравнение регрессии общего вида:
   Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + ε
   Где:
   • Y — прогнозируемый оборот розничной торговли.
   • X₁, X₂, X₃, X₄ — значения факторов.
   • β₀ — свободный член (константа).
   • β₁, β₂, β₃, β₄ — коэффициенты регрессии, показывающие, на сколько единиц изменится Y при изменении соответствующего фактора X на одну единицу, при неизменности других факторов.
   • ε — случайная ошибка.
4. Оценка качества модели: После построения модели проводится оценка ее статистической значимости и адекватности с использованием таких показателей, как:
   • R-квадрат (коэффициент детерминации): Показывает, какую долю вариации зависимой переменной объясняют включенные в модель факторы (например, R² = 0.85 означает, что 85% изменений ОРТ объясняются выбранными факторами).
   • F-статистика: Проверяет общую значимость модели.
   • t-статистика: Оценивает значимость каждого отдельного коэффициента регрессии.
   • Знаки коэффициентов: Должны соответствовать экономическому смыслу (например, увеличение доходов должно положительно влиять на ОРТ, а увеличение безработицы – отрицательно).
5. Прогнозирование: После подтверждения адекватности модели, в нее подставляются прогнозные значения факторов, полученные из других источников (например, макроэкономические прогнозы правительства), для получения прогнозного значения ОРТ.

Прогнозный анализ оборота розничной торговли не ограничивается только определением объема, но и включает выбор оптимальной структуры ОРТ в будущем периоде, определение наименьшего неубыточного объема продаж (точки безубыточности), что является основой для финансового планирования.

Анализ временных рядов: от скользящей средней до моделей ARIMA

Анализ временных рядов – это специализированный метод для изучения данных, собранных последовательно во времени. Он направлен на выявление внутренних закономерностей (тренд, сезонность, цикличность, случайные колебания) и их экстраполяцию в будущее.

Среди методов анализа временных рядов, применяемых для прогнозирования оборота розничной торговли, выделяют:

1. Методы скользящей средней (Moving Average — MA):
   Простейший метод, который сглаживает временной ряд, устраняя случайные колебания и выявляя основной тренд.
   • Принцип: Среднее значение рассчитывается для определенного количества последних наблюдений («окно») и затем «скользит» по ряду.
   • Применение: Эффективен для краткосрочного прогнозирования и предварительного сглаживания данных. Например, трехмесячная скользящая средняя может использоваться для сглаживания ежемесячных данных ОРТ, чтобы убрать шум и увидеть более четкий тренд.
2. Методы экспоненциального сглаживания (Exponential Smoothing — ES):
   Более продвинутые методы, которые присваивают больший вес более свежим наблюдениям. Существует несколько видов, например, простое экспоненциальное сглаживание (для рядов без тренда и сезонности), Хольта (с учетом тренда), Уинтерса (с учетом тренда и сезонности).
   • Принцип: Прогноз на следующий период является взвешенным средним текущего наблюдения и предыдущего прогноза, где веса убывают экспоненциально.
   • Применение: Широко используются для прогнозирования спроса и продаж, особенно когда в данных есть выраженные сезонные или трендовые компоненты.
3. Модели ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average):
   Это один из наиболее мощных и универсальных подходов к прогнозированию временных рядов. Модели ARIMA способны учитывать:
   • Авторегрессию (AR): Зависимость текущего значения ряда от его предыдущих значений.
   • Интегрирование (I): Необходимость дифференцирования ряда для достижения стационарности (удаление тренда).
   • Скользящую среднюю (MA): Зависимость текущего значения ряда от предыдущих ошибок прогнозирования.
   • Сезонность и цикличность: Современные модели ARIMA (SARIMA) могут включать сезонные компоненты, что критически важно для анализа ОРТ, который часто подвержен сезонным колебаниям (например, предновогодний бум, летнее затишье).

   Этапы построения ARIMA-модели:

   • Идентификация: Определение порядка AR, I, MA компонентов с помощью анализа автокорреляционной (ACF) и частной автокорреляционной (PACF) функций.
   • Оценка: Расчет параметров модели.
   • Диагностика: Проверка адекватности модели (анализ остатков).
   • Прогнозирование: Использование модели для предсказания будущих значений.

Применение этих методов позволяет не только прогнозировать будущие объемы ОРТ, но и понимать механизмы его формирования, выявлять скрытые закономерности и принимать более точные решения.

Направления совершенствования статистического анализа оборота розничной торговли и повышение эффективности управленческих решений

Статистический анализ оборота розничной торговли – это не статичный процесс, а постоянно развивающийся инструмент, который должен адаптироваться к изменяющимся условиям рынка и потребностям бизнеса. Совершенствование анализа направлено на повышение его прогностической ценности и практической применимости для принятия эффективных управленческих решений на всех уровнях. Какой важный нюанс здесь упускается? Часто забывают, что даже самый точный анализ бесполезен без готовности менеджмента действовать на основе полученных данных и постоянно корректировать свои стратегии.

Выявление и мобилизация резервов развития товарооборота

Одним из ключевых направлений совершенствования является не просто констатация фактов, а активный поиск и использование внутренних резервов для увеличения товарооборота. Статистический анализ должен быть нацелен на выявление «узких мест» и потенциальных точек роста.

Основные резервы развития товарооборота и их статистический анализ:

1. Увеличение объемов закупок у поставщиков на более выгодных условиях:
   • Анализ: Статистический анализ динамики цен закупок, сравнение цен у разных поставщиков, расчет средней закупочной цены, анализ условий скидок за объем.
   • Практика: Переговоры с поставщиками для получения лучших скидок, переход на оптовые закупки, консолидация заказов.
2. Расширение ассортимента товаров:
   • Анализ: Изучение структуры спроса (с помощью ABC/XYZ-анализа), анализ трендов на рынке (новые товарные группы, экологичные продукты), анализ конкурентного ассортимента. Статистические данные по продажам новых товаров.
   • Практика: Введение новых товарных позиций, расширение продуктовых линеек в наиболее востребованных категориях, тестирование новых продуктов в небольших объемах.
3. Стимулирование сбыта путем проведения маркетинговых акций:
   • Анализ: Оценка эффективности прошлых акций (продажи до, во время и после акции), расчет ROI (возврата инвестиций) от маркетинговых кампаний, A/B-тестирование различных акций.
   • Практика: Разработка и проведение целевых рекламных кампаний, акций лояльности, скидок, кросс-продаж, создание комплектов товаров.
4. Повышение квалификации торгового персонала:
   • Анализ: Корреляционный анализ между уровнем подготовки персонала (например, пройденные тренинги, стаж) и показателями продаж, средней стоимостью чека, коэффициентом конверсии. Опросы покупателей о качестве обслуживания.
   • Практика: Организация регулярных тренингов по продукту и техникам продаж, внедрение систем мотивации, основанных на KPI (ключевых показателях эффективности).

Оптимизация торгово-технологических процессов и товародвижения

Эффективность торговой деятельности во многом зависит от того, насколько рационально организованы внутренние процессы.

1. Совершенствование логистических процессов:
   • Управление складскими запасами: Статистический анализ оборачиваемости товаров, уровня неликвидов, частоты заказов, оптимального размера партии.
     • Практика: Внедрение систем автоматизированного управления запасами (WMS), использование методов «точно в срок» (Just-in-Time), определение оптимального уровня страховых запасов для каждой группы товаров.
   • Маршрутизация доставок: Оценка эффективности текущих маршрутов по времени и стоимости, анализ загрузки транспортных средств.
     • Практика: Оптимизация логистических цепочек с помощью специализированного ПО, внедрение мультимодальных перевозок, сокращение плеча доставки.
   • Использование современных систем отслеживания товаров:
     • Практика: Внедрение RFID-технологий, GPS-трекеров, систем штрих-кодирования для повышения прозрачности и контроля за движением товаров.
2. Модернизация и реконструкция материально-технической базы торговой организации:
   • Анализ: Оценка влияния новой торговой техники, планировки, освещения на проходимость, средний чек, коэффициент конверсии.
   • Практика: Инвестиции в современное торговое оборудование, обновление интерьера, оптимизация планировки торгового зала для улучшения покупательского опыта.

Управление торговыми затратами и повышение рентабельности

Статистический анализ затрат позволяет не только контролировать их, но и выявлять возможности для оптимизации, что напрямую влияет на рентабельность бизнеса.

1. Анализ и оптимизация затрат:
   • Анализ: Детальный статистический анализ структуры затрат (постоянные/переменные, прямые/косвенные), динамика затрат на единицу продукции или на рубль оборота, сравнительный анализ с конкурентами.
   • Практика: Пересмотр контрактов с поставщиками услуг, внедрение более эффективных технологий, сокращение непроизводительных расходов (например, потерь от порчи товаров).
2. Сокращение непроизводительных расходов:
   • Анализ: Идентификация источников потерь (брак, кражи, порча), их статистическая оценка.
   • Практика: Улучшение систем безопасности, ужесточение контроля за соблюдением условий хранения, обучение персонала.
3. Рационализация использования ресурсов и внедрение энергосберегающих технологий:
   • Анализ: Статистический анализ потребления электроэнергии, воды, тепла в пересчете на единицу площади или на рубль оборота.
   • Практика: Установка энергосберегающего оборудования (светодиодное освещение, современные холодильники), оптимизация графиков работы оборудования, автоматизация систем климат-контроля.

Информационная база и адекватность запросам пользователей

Для повышения эффективности анализа требуется рациональность информационной базы, ее адекватность запросам пользователей. Это означает, что данные должны быть:

• Достоверными: Свободными от ошибок и искажений.
• Актуальными: Своевременно обновляемыми.
• Полными: Охватывающими все необходимые аспекты.
• Сопоставимыми: Позволяющими проводить сравнения во времени и пространстве.
• Доступными: Легко извлекаемыми и используемыми для анализа.

Это включает в себя внедрение современных информационных систем (ERP, CRM), систем бизнес-аналитики (BI), которые позволяют агрегировать данные из различных источников, автоматизировать отчетность и предоставлять аналитикам инструменты для оперативного и глубокого исследования ОРТ. Только при наличии такой базы статистический анализ становится мощным рычагом для принятия стратегически важных решений, устранения проблем в процессе реализации и увеличения прибыли торгового предприятия.

Заключение

Статистический анализ оборота розничной торговли является неотъемлемой частью экономической науки и практики, выступая как мощный инструмент для понимания потребительского рынка, оценки социально-экономического развития и повышения эффективности деятельности торговых предприятий. В рамках данной работы была разработана всесторонняя методология и структурированный план для его проведения, ориентированный на потребности студентов экономических специальностей.

Была раскрыта экономическая сущность оборота розничной торговли, его состав и классификация, а также подчеркнута его роль как индикатора уровня жизни населения и ключевого показателя для управленческих решений. Детально рассмотрена нормативно-правовая и методологическая база, включая Международные рекомендации и документы Росстата, что обеспечивает достоверность и сопоставимость данных.

В работе представлена система статистических показателей для комплексной оценки ОРТ, включая общий объем продаж, категории товаров, коэффициент конверсии и различные виды рентабельности. Особое внимание было уделено методам анализа динамики, включая расчет темпов роста и, что крайне важно, методологию корректировки данных на индекс цен, позволяющую получать сопоставимые результаты в реальном выражении. Подробно изложены принципы ABC- и XYZ-анализа как эффективных инструментов структурного анализа для оптимизации ассортимента и управления запасами, с демонстрацией актуальных данных по структуре среднедушевого оборота розничной торговли в России.

Рассмотрено применение методов статистической группировки и вариационных рядов (дискретных и интервальных) для углубленного изучения распределения и особенностей ОРТ, что позволяет выявлять скрытые закономерности.

Количественно проанализированы факторы, оказывающие влияние на оборот розничной торговли, в том числе макроэкономические (доходы населения, инфляция, кредит, безработица) и микроэкономические, а также влияние экономических шоков, таких как финансовый кризис 2008-2009 годов (снижение на 5,5% в сопоставимых ценах) и пандемия COVID-19 (сокращение на 4,1% в сопоставимых ценах в 2020 году), что подтверждает их существенное воздействие.

Представлены современные методы прогнозирования и моделирования динамики ОРТ, включая корреляционно-регрессионный анализ для выявления факторов влияния и построения прогнозных моделей, а также методы анализа временных рядов, от скользящей средней до продвинутых моделей ARIMA, способных учитывать сезонность и цикличность.

Наконец, предложены конкретные направления совершенствования статистического анализа, ориентированные на практическое применение: выявление и мобилизация резервов развития товарооборота (оптимизация закупок, расширение ассортимента, стимулирование сбыта, повышение квалификации персонала), оптимизация торгово-технологических процессов и товародвижения (логистика, управление запасами, модернизация материально-технической базы), а также эффективное управление торговыми затратами. Подчеркнута критическая роль адекватной информационной базы для повышения эффективности анализа и принятия решений.

Таким образом, разработанная методология и практический план полностью достигают поставленных целей и задач. Практическая значимость данной работы заключается в том, что она предоставляет студентам исчерпывающее руководство для написания академических работ, предлагая не только теоретические основы, но и конкретные, детализированные подходы к анализу, позволяя применять полученные знания для глубокого и обоснованного исследования оборота розничной торговли. Для специалистов же она служит систематизированным обзором современных методов и направлений для повышения эффективности управленческих решений в торговле.

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. 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.
3. Статистика : учебник / [Л. П. Харченко и др. ; под ред. В. Г. Ионина]. — 3-е изд., перераб. и доп. — М. : ИНФРА-М, 2008. — 445 с.
4. 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.
5. 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.
6. Глинский, В. В. Статистический анализ : учеб. пособие / Глинский В. В., Ионин В. Г. — 3-е изд., перераб. и доп. — М. ; Новосибирск : ИНФРА-М, 2002. — 238 с.
7. Годин, А. М. Статистика : учебник / А. М. Годин. — 5-е изд., перераб. и испр. — М. : Дашков и К, 2007. — 460 с.
8. Орлов, А. И. Прикладная статистика : учебник / А. И. Орлов. — М. : Экзамен, 2006. — 671 с.
9. 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.
10. Дуброва, Т. А. Прогнозирование социально-экономических процессов: учебное пособие / Т. А. Дуброва. – М.: Маркет ДС, 2007. – 186 с.
11. Майкова, Л. П. Банковская статистика : учеб. пособие / Л. П. Майкова ; НГАЭиУ. — Новосибирск, 2000. — 136 с.
12. 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.
13. Салин, В. Н. Биржевая статистика : учеб. пособие для вузов / В. Н. Салин, И. В. Добашина. — М. : Финансы и статистика, 2003. — 176 с.
14. Статистика : учеб. пособие по спец. «Финансы и кредит», «Бухгалтерский учет, анализ и аудит» / [А. В. Багат и др.] ; под ред. В. М. Симчеры. — М. : Финансы и статистика, 2005. — 367 с.
15. Вопросы статистики // Вопросы экономики, Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО, Информационные ресурсы России, Проблемы прогнозирования, Экономический анализ: теория и практика, Эксперт.
16. ИССЛЕДОВАНИЕ ОБОРОТА РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛИ, КАК ИНДИКАТОРА УРОВНЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ. ИЦ РИОР — Эдиторум. Russian Journal of Management. URL: https://editorum.ru/art/32414 (дата обращения: 27.10.2025).
17. Оборот розничной торговли — выручка от продажи товаров населению для личного потребления. Росстат. URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/2019-12-05.pdf (дата обращения: 27.10.2025).
18. ФОРМИРОВАНИЕ ПОКАЗАТЕЛЯ «ОБОРОТ РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛИ». Омскстат. URL: https://omsk.gks.ru/storage/mediabank/1(1).pdf (дата обращения: 27.10.2025).
19. Показатели стоимостного объема оптовой и розничной торговли. КонсультантПлюс. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_100223/ (дата обращения: 27.10.2025).
20. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ОБОРОТА РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛИ ПРОДОВОЛЬСТВЕННЫМИ ТОВАРАМИ ПО МУНИЦИПАЛЬНЫМ ОБРАЗОВАНИЯМ РЕСПУБЛИКИ МОРДОВИЯ. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/statisticheskiy-analiz-oborota-roznichnoy-torgovli-prodovolstvennymi-tovarami-po-munitsipalnym-obrazovaniyam-respubliki-mordoviya (дата обращения: 27.10.2025).
21. Методы клиентского анализа предприятия розничной торговли. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-klientskogo-analiza-predpriyatiya-roznichnoy-torgovli (дата обращения: 27.10.2025).
22. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ОБОРОТА РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛИ РФ. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/statisticheskiy-analiz-oborota-roznichnoy-torgovli-rf (дата обращения: 27.10.2025).
23. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ОБОРОТА РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/statisticheskiy-analiz-oborota-roznichnoy-torgovli-rossiyskoy-federatsii (дата обращения: 27.10.2025).
24. Основные этапы анализа деятельности торгового предприятия (методологический аспект). naukaru.ru. URL: https://naukaru.ru/ru/nauka/article/18974/osnovnye-etapy-analiza-deyatelnosti-torgovogo-predpriyatiya (дата обращения: 27.10.2025).
25. СТАТИСТИКА В КОММЕРЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ. ТГТУ. URL: https://www.tstu.ru/book/elib/pdf/2012/statistika_v_kommercheskoy_deyatelnosti.pdf (дата обращения: 27.10.2025).
26. Чистякова, Г. Б. СТАТИСТИКА РЫНКА : учебное пособие / Г. Б. Чистякова. — Нижний Новгород, 2012. URL: https://nngasu.ru/file.upload/lib/uchebn-metod/statistika_rynka.pdf (дата обращения: 27.10.2025).
27. Национальное счетоводство : учебник / под ред. Г. Д. Кулагиной. – М. : Финансы и статистика, 2010.
28. Курс социально-экономической статистики : учебник / под ред М. Г. Назарова. – М. : Финстатинформ : ЮНИТИ-ДАНА, 2000.