Благодарю автора за ответственное отношение к выполнению заказа.
Информация о работе
Подробнее о работе
Прогнозирование и анализ динамики объема выпуска металлургического завода
- 22 страниц
- 2017 год
- 56 просмотров
- 0 покупок
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
С развитием и ростом сложности аппарата прогнозирования, а также с появлением компьютеров – в особенности с широким распространением сетей из небольших персональных компьютеров, оснащенных соответствующим программным обеспечением – прогнозированию уделяется всё больше и больше внимания. Сейчас каждый менеджер имеет реальную возможность использовать в целях прогнозирования очень сложный математический аппарат анализа данных. По этой же причине люди, непосредственно использующие прогнозы в своей деятельности, должны понимать опасность выбора неадекватных методов прогнозирования, так как некорректные прогнозы могут привести к принятию неверных решений.
Курс «Теория прогнозирования» посвящен изучению статистических методов прогнозирования и исследования временных рядов. Его освоение позволит анализировать закономерности изменения во времени различных экономических, финансовых, демографических и иных показателей и давать их обоснованные прогнозы.
Прогнозирование на основе статистических методов предполагает обобщение данных, наблюдаемых за более или менее продолжительный период времени, выявление характера динамики или взаимосвязи явлений, построение соответствующей статистической модели и определение ожидаемого значения прогнозируемого показателя с помощью найденных закономерностей.
2.Цели и задачи
Целью данной курсовой работы является составление прогноза объема выпуска металлургического завода и анализ его динамики. Исследование данного вопроса проводится на основе изученного материала в курсе “Теория прогнозирования”.
Исходными данными для построения прогнозов являются временные (динамические) ряды, представляющие собой последовательность наблюдений над изучаемой величиной, упорядоченных во времени. Для простоты будем считать, что наблюдения проводятся через равные промежутки времени, тогда временной ряд можно представить последовательностью y1, y2, …, yT экспериментально полученных значений, соответствующих дискретным
3.3 Проверка на наличие аномальных данных
Однородность означает отсутствие нетипичных, аномальных наблюдений («выбросов»), а также изломов тенденции. Для проверки ряда на однородность можно использовать модифицированный критерий Ирвина. При этом для всех (кроме первого и последнего) уровней ряда вычисляются среднее значение и среднеквадратическое отклонение двух соседних с ним значений
3.4 Проверка на наличие тенденций
Чтобы убедиться в существовании в явном виде тенденции (тренда) для исследуемого ряда, можно использовать различные подходы, например, метод разности средних уровней.
В этом методе исходный временной ряд разбивается на две примерно равные части: y1, y2, …, yn и yn+1, y n+2, …, yT(для нашей задачи получается ровно по 12 уровней). Для каждой части вычисляются средние значения и несмещенные дисперсии
В работе рассматривается составление прогноза объема выпуска металлургического завода и анализ его динамики. Работа на оценку 5, оригинальность от 60%.
1. Айвазян, С. А. Практикум по прикладной статистике и эконометрике /С. А. Айвазян, В. С. Мхитарян. – M.: МЭСИ, 2000.
2. Андерсон, Т. Статистический анализ временных рядов /Т. Андерсон. – М.: Мир, 1976.
3. Кендэл, М. Временные ряды /М. Кендэл. – М.: Финансы и статистика, 1981.
4. Королев, Ю. Г. Статистическое моделирование и прогнозирование: учебное пособие /Ю. Г. Королев, П. М. Рабинович, Р. А. Шмойлова. – М.: МЭСИ, 1985.
5. Мешечкин, В. В. Теория прогнозирования: учебное пособие /В. В. Мешечкин. – Кемерово, 2016.
6. Введение в теорию прогнозирования [Электронный ресурс]. – URL: http://www.williamspublishing.com/PDF/5-8459-0436-6/part.pdf (дата обращения 15.08.2016)
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
