1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
            Одним из  самых распространенных методов краткосрочного прогнозирования является экстраполяция (распространение  установленной тенденции на будущее). В условиях неустойчивости тенденции изменения коммерческих  цен  методы  экстраполяции уровня  цен  позволяют получать лишь приближенные результаты при небольшом сроке упреждения.
            Для иллюстрации динамики, выявления наличия тенденции и выбора уравнения широко применяется графический метод.
            Иногда для выявления тенденции требуется укрупнение интервалов (например, применяется ряд квартальных цен, если по месячным  значениям цен тенденция не видна) или механическое сглаживание (например,  3-х месячное:  p_t = (p_t-1 + p_t +p_t+1 )/3, p_t+1 =(p_t + p_t+1 +p_t+2 )/3 и т.п.).
            Как правило,  равномерное развитие (p_t+1 - p_t = const) описывается уравнением прямой p=a₀+a₁t, равноускоренное (p_t+1 / p_t - 1 = const) - параболы 2-го порядка p=a₀+a₁t+a₂t², движение с переменным   ускорением   -  уравнением  параболы  3-го  порядка p=a₀+a₁t+a₂t²+a₃t³,  при стабильных темпах роста (p_t+1 / p_t  =  const) применяется показательная функция p=a₀a₁^t, при замедленном приросте  в  конце  периода   -   полулогарифмическая   функция p=a₀+a₁lgt.
            Поскольку процесс изменения уровня цен, как большинство экономических процессов, является стохастическим, то вероятность того,  что фактический уровень цен в известный  момент будет равен значению,  определенному точечным прогнозом, невелика.  Поэтому определяются границы  возможного  изменения прогнозируемого уровня цен (доверительный интервал): р*+ t s, где p* -  точечный  прогноз,  -  средняя  квадратическая ошибка тренда, t - табличное значение t-критерия Стьюдента с n-к степенями свободы и вероятностью ошибки a, n- число уровней ряда, к- число параметров модели тренда.
            Приведенные выше методы основаны на предположении  равноценности  всех уровней динамического ряда,  в то время как информационная ценность уровней нарастает по мере  приближения к периоду упреждения. В связи с этим имеющийся ряд уровней цен экстраполируется с помощью адаптивных методов:  экспоненциального  сглаживания и гармонических весов,  в основе которых лежит принцип  взвешивания  скользящей  средней  или скользящего тренда.  Например, в процедуре выравнивания каждого наблюдения по первому методу используется только значение  предыдущей выровненной средней и текущее значение ряда, взятые с определенным весом (подробнее  см.  "Статистическое моделирование  и  прогнозирование"/ Гамбаров Г.М.,  Журавель Н.М.,  Королев Ю.Г.  и др.; Под ред. Гранберга А.Г.- М.:"Финансы и статистика", 1990).
            Кроме перечисленных методов часто применяется экстраполяция  по коэффициенту эластичности,  например,если известна эластичность цены по доходу и тенденция  изменения  доходов, то произведение отражающих их показателей даст прогноз изменения цены.