Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Скачиваний:
22
Добавлен:
05.02.2016
Размер:
136.55 Кб
Скачать

Дисциплина «Методы моделирования и прогнозирования экономики»

Лабораторная работа №1. Прогнозирование продаж с помощью временных рядов.

Задание 1. Составьте прогнозы объема продаж продукции пред­приятием. Прогнозы выполните с использованием надстройки Excel "Анализ данных", выбрав инструмент анализа Скользящее среднее. Прогнозные значения сравните с фактическими данными. Файл с данными в формате Excel «Варианты заданий» (лист «К заданиям 1.1-1.3 и 1.6») размещен в электронной библиотеке ИГУМО (путь соответствует специальности, номеру семестра и названию дисциплины) в папке «Данные». Прогноз постройте на интервалах данных в три месяца.

Замечание: Значения скользящего среднего, полученные с помощью надстройки, смещены на одну строку вверх.

Сформулируйте выводы по прогнозу объема продаж в 25 месяце.

Задание 2. Используя данные задания 1.1, постройте прогнозы по методу скользящего среднего на интервалах данных в два месяца, а затем — в четыре месяца. Сравните прогнозы между собой и с фак­тическими данными. Проиллюстрируйте прогнозы на диаграммах.

Сформулируйте выводы по прогнозу объема продаж в 25 месяце в зависимости от интервала усреднения: 2 месяца, 3 месяца ил 4 месяца.

Составление линейных прогнозов с помощью функции регрессии ТЕНДЕНЦИЯ

Задание 3. Выполните задание 1.1, используя для составления линейного прогноза функцию, ТЕНДЕНЦИЯ в пределах временного ряда, а так же со­ставьте прогноз на несколько (3-5) недель, следующих за периодом временного ряда, т. е. на тот период, для которого еще нет результатов наблюдений.

Сравните результаты с результатами, полученными при выполнении задания 1.1. Сформулируйте выводы об эффективности методов.

Составление нелинейного прогноза с использованием функции РОСТ

Задание 4. Требуется составить прогноз на продажу товара, спрос на который резко возрос за последние 10 дней после удачной рекла­мы. Поскольку этот спрос носит нелинейный характер, то для прогно­зирования используйте функцию РОСТ. Исходные данные к заданию приведены в файле с данными «Варианты заданий» на листе «К заданиям 1.4-1.5». Результаты прогноза сравните с исходными данными. Спрогнозируйте спрос на 11-й и 12-й дни и сформулируйте выводы.

Составление прогноза с помощью инструмента Excel «Мастер диаграмм»

Задание 5. С помощью мастера диаграмм постройте базовую линию, полученную по исходным данным задания 1.4, а затем, линии тренда с прогнозом ли­нейным и нелинейным. Для этого после активации диаграммы во вкладке «Макет» нажмите кнопку «Линия тренда» и выполните команду «Дополнительные параметры линии тренда». Постройте линии тренда Линейная, Логарифмическая, Полиномиальная (подберите степень полинома, обеспечивающего наилучшее приближение), Степен­ная и Линейная фильтрация (скользящее среднее). С помощью мастера диаграмм спрогнозируйте спрос на 11-й и 12-й дни.

Сформулируйте выводы о том, какая из линий тренда лучше описывает фактические данные.

Прогнозирование с использованием экспоненциального сглаживания

Задание 6. Спрос на товар имеет резко выраженный сезонный ха­рактер. Прогноз выполнить по методу экспоненциального сглаживания. Исходные данные те же, что и к заданию 1.1. Для выполнения задания используйте инструмент Excel Экспоненциальное сглажива­ние. Выполните задание для трех значений фактора затухания: a = 0,2, a = 0,5 и a = 0,8. Составьте прогноз на 2 периода, следующих за последним показателем базовой линии. Постройте диаграммы для трех значений фактора затухания и сравните с линиями тренда Линейная и Линейная фильтрация (скользящее среднее).

Примечание. Выбор фактора затухания a зависит от наблюдений. Чем меньше фактор затухания, тем точнее прогноз отражает последние данные базовой линии, а чем больше — тем сильнее будет отставание прогноза от этих данных. Сформулируйте выводы.

Отчет должен содержать титульный лист, задание, необходимые иллюстрации и выводы ко всем заданиям.

2

Соседние файлы в папке Моделирование экономических процессов и систем