позволяет наиболее точно выявить тенденцию изменения изучаемых показателей, а также построить прогноз их развития на ближайшее время, поскольку прямая, построенная на основе линейной модели тренда, не отображает резкого изменения объема валовой продукции и уровня рентабельности в течение анализируемого периода, она дает завышенные показатели. В данном случае каждый новый прогноз получается посредством перемещения предыдущего в направлении, обеспечивающем лучший результат по сравнению с прежним прогнозом. Полученная модель является самокорректирующейся: учитывая результат прогноза, сделанного на предыдущем шаге, и информационную целостность элементов динамического ряда, она способна оперативно реагировать на изменяющиеся условия и на этой основе определять более точные прогнозы на ближайшую перспективу. В процедуре выравнивания каждого наблюдения методом экспоненциального сглаживания используются только значения предыдущих уровней динамики, взятые с определенным весом. Такая оценка отражает общий уровень данных базовой линии, ожидаемое снижение валовой продукции и соответственно уровня рентабельности.