9. Анализ нелинейных процессов с помощью функции лгрфприбл.

Рассчитать параметры модели тренда и дать ей качественную оценку с помощью функции ЛГРФПРИБЛ для базовых данных о динамике товарооборота предприя­тия, приведенных в табл. 6.

Выполнение:

Функция ЛГРФПРИБЛ определяет параметры экспоненциальной кривой, наилучшим об­разом аппроксимирующей исходные данные. Эта функция относится к категории «Статистические» и может быть вызвана с помощью окна диалога Мастера фун­кций.

На рабочем листе Excel выделим диапазон ячеек D11:E15 для формирования выходного массива (табл. 13). Работая с окном диалога ЛГРФПРИБЛ, формируем следующую формулу массива: =ЛГРФПРИБЛ(В3:В18;А3:А18;ИСТИНА;ИСТИНА). Затем нажимаем клавиши Ctrl + Shift + Enter.

Таблица 13 - Расчет и оценка модели тренда с помощью функции ЛГРФПРИБЛ

	A	B	C	D	E
1
2	Порядковый номер месяца	Объем товарооборота, тыс. руб.
3	1	28415
4	2	28231
5	3	29783
6	4	30969
7	5	30494
8	6	29757
9	7	30850
10	8	31325
11	9	31359	Экспоненциальная оценка	1,014	28080,897
12	10	31610	Статистика	0,001	0,010
13	11	32366		0,922	0,020
14	12	33313		165,579	14
15	13	33508		0,065	0,005
16	14	33374
17	15	34811
28	16	36046

Рисунок 27 - Окно диалога функции ЛГРФПРИБЛ

Вывод: Приведенный в табл. 13 массив результатов работы фун­кции позволяет построить следующую модель тренда, в осно­ве которой лежит уравнение экспоненциальной кривой роста:

у = 28080,897 · 1,01^х,

где х = t — порядковый номер месяца.

Оценка статистических характеристик приведенной мо­дели показывает, что качество ее подгонки к фактическим значениям у выше, чем модели, построенной с помощью функции ЛИНЕЙН. Коэффициент r² в данном случае имеет значение 0,922 (ячейка D13), что несколько больше соответ­ствующего показателя в случае линейной модели (0,9179). В этой связи (и учитывая однофакторный характер модели) можно ожидать улучшение оценок F- и t-статистики. Следо­вательно, качество построенной модели позволяет использо­вать ее при составлении прогнозов развития товарооборота на ближайшую перспективу.