Доволен работой. Все хорошо!
Информация о работе
Подробнее о работе
Трендовые модели
- 32 страниц
- 2014 год
- 383 просмотра
- 0 покупок
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
Введение
1. Использование трендовых моделей в прогнозировании
1.1 Сущность трендовых моделей и их использование для прогнозов
1.2 Алгоритм построения прогнозной модели
2. Прогнозирование ожидаемого объема продаж в перерабатывающей промышленности и решение задачи в Excel
2.1. Прогноз ожидаемого объема продаж в перерабатывающей промышленности на IV квартал 2013 года
2.2. Решение задачи в Microsoft Excel
Заключение
Список использованных источников
1.1 Сущность трендовых моделей и их использование для прогнозов
Одна из важнейших групп методов прогнозирования основана на анализе временных рядов.
Прогнозирование на основе анализа временных рядов предполагает, что происходившие изменения в объемах продаж могут быть использованы для определения этого показателя в последующие периоды времени. Временные ряды, обычно служат для расчета четырех различных типов изменений в показателях: трендовых, сезонных, циклических и случайных.
Тренд – это изменение, определяющее общее направление развития, основную тенденцию временных рядов. Выявление основной тенденции развития (тренда) называется выравниванием временного ряда, а методы выявления основной тенденции – методами выравнивания.
Один из наиболее простых приемов обнаружения общей тенденции развития явления – укрупнение интервала динамического ряда.
...
1.2 Алгоритм построения прогнозной модели
Для прогнозирования объема продаж, имеющего сезонный характер, предлагается следующий алгоритм построения прогнозной модели:
1. Определяется тренд, наилучшим образом аппроксимирующий фактические данные. Существенным моментом при этом является предложение использовать полиномиальный тренд, что позволяет сократить ошибку прогнозной модели.
2. Вычитая из фактических значений объемов продаж значения тренда, определяют величины сезонной компоненты и корректируют таким образом, чтобы их сумма была равна нулю.
3. Рассчитываются ошибки модели как разности между фактическими значениями и значениями модели.
4. Строится модель прогнозирования:
F = T + S ± E (1.9)
где:
F – прогнозируемое значение;
Т – тренд;
S – сезонная компонента;
Е – ошибка модели.
5. На основе модели строится окончательный прогноз объема продаж.
...
2.1. Прогноз ожидаемого объема продаж в перерабатывающей промышленности на IV квартал 2013 года
В таблице 2.1. приводятся данные об объемах продаж в перерабатывающей промышленности (в млн. руб.) Рассчитайте трендовую и сезонную компоненту. Сделать прогноз ожидаемого объема продаж на IV 2013 года.
Таблица 2.1
Данные об объемах продаж в перерабатывающей промышленности (млн. руб.)
Показатели
2009
2010
2011
2012
Октябрь
84,5
85,6
96,1
57,1
Ноябрь
83
86,1
98,8
59,8
Декабрь
76,9
84,7
51,5
54,9
Проанализируем вышеуказанные показатели на наличие тенденции и циклических колебаний каждого последующего уровня ряда от предыдущих значений. Корреляционная зависимость между последовательными уровнями временного ряда называют автокорреляцией (таблица 2.2)
Таблица 2.2
Расчет коэффициента автокорреляции первого порядка для временного ряда объема продаж (в млн. руб.
...
2.2. Решение задачи в Microsoft Excel
Для решения задачи в Microsoft Excel необходимо создать таблицу с исходными данным, для последующих расчетов (рис. 2.3).
Рисунок 2.3 – Исходные данные по объему продаж в перерабатывающей промышленности (млн. руб.)
Отразим в программе Microsoft Excel процесс построения модели.
Проведем выравнивание исходных уровней ряда методом скользящей средней (рисунок 2.4.).
Рисунок 2.4 – Выравнивание исходных уровней ряда методом скользящей средней.
На основании составленной таблицы проведем анализ структуры сезонных колебаний, для этого построим график зависимости периода и объема продаж в перерабатывающей продукции (рис. 2.5).
Рисунок 2.5. – Исходные данные для построения графика зависимости периода и объема продаж в перерабатывающей продукции
На рисунке 2.6. представлен график зависимости периода и объема продаж в перерабатывающей продукции:
Рисунок 2.6 - График зависимости периода и объема продаж в перерабатывающей продукции.
...
1. Айвазян, С. А. Основы эконометрики : учебник / С. А. Айвазян. - М. : ЮНИТИ, 2011. - 432 с.
2. Артамонов, Н. В. Введение в эконометрику : курс лекций / Артамонов, Н. В. : курс лекций / Артамонов, Н. В.. - М. : МЦНМО, 2011. - 202 с.
3. Басовский, Л. Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка : учебное пособие / А. Л. Басовский. - М. : ИНФРА-М, 2007. - 260 с.
4. Гарнаев, А. Использование MS Excel и VBA в экономике и финансах : учебник / А. Гарнаев. - СПб. : БХВ-Санкт-Петербург, 2010. - 336 с
5. Доугерти, К. Введение в эконометрику : учебное пособие / К. Доугерти. - М. : ИНФРА-М, 2010. - 402 с.
6. Дуброва, Т. А. Статистические методы прогнозирования : учебное пособие / Т. А. Дуброва. - М. : ЮНИТИ- ДАНА, 2009. - 206 с.
7. Дубина, А. Excel для экономистов и менеджеров : практикум / А. Дубина [и др.]. - СПб. : Питер, 2010. - 295 с.
8. Катышев, П. К. Сборник задач к начальному курсу эконометрики : сборник задач / П. К. Катышев, Я. Р. Магнус, А. А. Пересецкий. - 2-е изд., перераб. и доп.. - М. : Дело, 2010. - 208 с.
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
