- •Навчально-методичний посібник
- •Навчально-методичний посібник
- •0305 “Економіка та підприємництво”
- •Передмова
- •1. Програма навчальної дисципліни
- •Тематичний план навчальної дисципліни
- •Зміст навчальної дисципліни
- •Модуль 1. Автоматизовані інформаційні системи обробки економічної інформації
- •2. Розподіл балів, що присвоюються студентам
- •3. Методичні рекомендації до самостійної роботи
- •Тема 1. Інформаційні системи та їх роль в управлінні економічною інформацією
- •Тема 2. Економічна інформація і засоби її формалізованого опису
- •4. Поняття та задачі автоматизованої інформаційної технології. Методичні рекомендації до самостійної роботи
- •Тема 3. Інформаційні технології обробки економічної інформації. Тема 4. Організація інформаційної бази систем обробки економічної інформації.
- •6. Письмово надайте відповіді на запитання для самостійної роботи.
- •5. Що є основними носіями інформації при автоматизованій обробці.
- •Тема 5. Організаційно-методичні основи створення і функціонування інформаційних систем управління фінансами.
- •Тема 6. Автоматизована система фінансових розрахунків (асфр).
- •Методичні рекомендації до самостійної роботи
- •2. Який склад має типова автоматизована інформаційна система?
- •Тема 7. Автоматизація обробки інформації в податковій сфері України
- •План вивчення теми
- •1. Призначення та основні можливості автоматизованої системи
- •2. З якою метою було створено програмний комплекс ас «Аудит»?
- •Тема 8. Автоматизована інформаційна система Держказначейства України
- •План вивчення теми
- •Методичні рекомендації до самостійної роботи
- •1 Графа:
- •2 Графа:
- •4 Графа:
- •5 Графа:
- •Тема 9. Автоматизація обробки інформації у страховій сфері Тема 10. Автоматизація управління фінансами в бюджетних установах
- •План вивчення теми
- •Тема 11. Автоматизація управління фінансами підприємств і комерційних структур
- •План вивчення теми
- •Тема 12. Інформатизація фінансового ринку
- •План вивчення теми
- •Методичні рекомендації до самостійної роботи
- •Тема 13. Міжнародна електронна мережа Міждержавних розрахунків swift. Методика та алгоритми розв’язання основних задач аналізу фінансових розрахунків.
- •План вивчення теми
- •Завдання
- •4. Методичні рекомендації до практичних занять
- •Практичне заняття №1
- •Завдання
- •Практичне заняття №2
- •Методичні рекомендації до практичного заняття
- •Завдання
- •Практичне заняття № 3 Тема №4. Організація інформаційної бази систем обробки економічної інформації
- •План заняття
- •Методичні рекомендації до практичного заняття
- •Варіанти завдань Обсяг продажу
- •2.1. Лінійний прогноз
- •Лінійний прогноз
- •Обсяг продажу товарів у 2006 році Варіанти
- •Практичне заняття №4
- •План заняття
- •1. Відкрити файл п.Р.№4.Xls і привласнити даному файлу нове ім'я з
- •Методичні рекомендації до практичного заняття
- •Алгоритм фільтації засобом Автофильтр
- •10. За допомогою діалогового вікна Пользовательский автофильтр
- •Завдання 1
- •Завдання 2
- •2. За допомогою яких команд головного меню вмикається засіб
- •5. Як вводяться критерії фільтрації за допомогою логічних функцій и,
- •Тема 8. Автоматизована інформаційна система держказначейства
- •Практичне заняття №6
- •План заняття
- •Завдання
- •Практичне заняття №7
- •Тема 10. Автоматизація управління фінансами в бюджетних установах.
- •Методичні рекомендації до практичного заняття
- •Завдання
- •2. З програмою будуть працювати декілька комп‘ютерів в мережі
- •План заняття
- •Практичне заняття № 8
- •Тема 11. Автоматизація управління фінансами підприємств і комерційних структур
- •План заняття
- •Методичні рекомендації до практичного заняття
- •Розділ «Компания»
- •Розділ «Окружение»
- •Вихідні дані для варіантів завдань
- •Практичне заняття № 9
- •Тема 12. Інформатизація фінансового ринку.
- •План заняття
- •Методичні рекомендації до практичного заняття
- •Завдання
- •Практичне заняття № 10
- •Тема 12. Інформатизація фінансового ринку
- •План заняття
- •Методичні рекомендації до практичного заняття
- •3. Коефіцієнти платоспроможності підприємства (Gearingratios).
- •Завдання
- •5. Методичні рекомендації до виконання індивідуальних завдань
- •Перелік тем до написання рефератів
- •6. Підсумковий контроль
- •2. Структура і склад функціональної частини асфр.
- •Варіант типового завдання до проведення підсумкового модульного контролю
- •7. Критерії оцінювання знань та вмінь студентів
- •7.1. Критерії оцінювання знань та вмінь студентів при поточному контролі
- •7.2. Критерії оцінювання знань та вмінь студентів при модульному контролі
- •Список рекомендованої літератури
- •Інформаційні системи і технології у фінансах
2.1. Лінійний прогноз
Він полягає у визначенні параметрів емпіричної лінійної залежності за допомогою методу найменших квадратів.
Сутність методу полягає в наступному.
Позначимо розрахункове (згладжене) значення y в точці xi
покладемо
через Yi і
Y i = b o
+ b 1 x i ,
де bo , b1
– константи, що підлягають визначенню.
За допомогою методу найменших квадратів мінімізується сума
N
å ( y i
2
i = 1
В MS Excel для реалізації методу застосовується функція
ТЕНДЕНЦИЯ.
Її синтаксичний опис:
ТЕНДЕНЦИЯ(Изв_знач_y, Изв_знач_х, Новое_знач_х, Константа) – апроксимує прямою лінією (за методом найменших квадратів) масиви известные_значения_y і известные_значения_x. Відповідно до цієї прямої повертає для заданого масиву Y новые_значения_x.
Известные_значения_y - це множина значень y, що вже відомі для співвідношення y = mx + b.
Константа - це логічне значення, що вказує, чи потрібно, щоб константа b дорівнювала 0.
Якщо константа має значення ИСТИНА чи опущена, то b
обчислюється звичайним чином.
Якщо константа має значення ЛОЖЬ, то b приймається рівним 0, і значення m підбираються таким чином, щоб виконувалося співвідношення y = mx.
Приклад. Припустимо, результати продажу деякої продукції за 10 днів внесені в комірки А1:А10, а дні місяця розташовані в комірках В1:В10 (табл.8).
Вихідні дані
Таблиця 8
Обсяг продажу |
45 |
34 |
71 |
56 |
39 |
45 |
67 |
89 |
67 |
54 |
Дні |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
Якщо виділити комірки С1:С10 і ввести формулу
= ТЕНДЕНЦИЯ(А1:А10;В1:В10),
а потім натиснути Ctrl+Shift+Enter, одержимо результат (табл.9, рис.5).
Таблиця 9
Лінійний прогноз
-
Обсяг продажу
Дні
Прогноз
45
1
44,67
34
2
47,35
71
3
50,02
56
4
52,69
39
5
55,36
45
6
58,04
67
7
60,71
89
8
63,38
67
9
66,05
54
10
68,73
Регресійний аналіз дозволяє робити перспективну оцінку віддаленішого майбутнього. В табл.10 продемонстровані можливості функції ТЕНДЕНЦИЯ по складанню перспективного прогнозу, що поширюється за межі даних останнього фактичного спостереження. Якщо застосувати функцію
= ТЕНДЕНЦИЯ(А1:А10;В1:В10;B11),
де перший аргумент - А1:А10 - визначає дані спостережень базової лінії (известные – значения - у); другий аргумент - В1:В10 - визначає часові моменти, в які ці дані були отримані (известные – значения - х), то значення 11 в комірці В11 є новое – значение -х і визначає час, що зв'язується з перспективною оцінкою. Отримане значення 71,4 є прогнозом
на основі фактичних даних на одинадцятий часовий відлік, який ще не
настав.
-
100
80
60
40
20
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Дні
Обсяг прод ажу Прогноз
Рис 5. Лінійний регресійний аналіз (функція ТЕНДЕНЦИЯ)
Таблиця 10
Лінійний прогноз значення періоду, що виходить за межі базової лінії
-
Обсяг
продажу
Дні
Прогноз
45
1
44,67
34
2
47,35
71
3
50,02
56
4
52,69
39
5
55,36
45
6
58,04
67
7
60,71
89
8
63,38
67
9
66,05
54
10
68,73
11
71,4
Крім того, існує можливість одночасного прогнозування даних для декількох нових часових моментів.
У нашому прикладі, якщо ввести числа 11-13 в комірки В11:В13, а потім виділити комірки С11:С13 і ввести за допомогою формули масиву
наступне:
= ТЕНДЕНЦИЯ(А1:А10;В1:В10),
Ехсеl поверне в комірку С11 прогноз на часовий момент 11 – 71,4. Щоб одержати прогноз на весь діапазон, треба перейти в рядок формул і натиснути Ctrl+Shift+Enter. Даний прогноз буде базуватися на зв'язку між даними спостережень базової лінії діапазону А1:А10 і часовими моментами базової лінії з 1 по 10, зазначеними в комірках В1:В10 (табл.11).
Таблиця 11
Одночасне лінійне прогнозування даних трьох часових моментів
-
Обсяг продажу
Дні
Прогноз
45
1
44,67
34
2
47,35
71
3
50,02
56
4
52,69
39
5
55,36
45
6
58,04
67
7
60,71
89
8
63,38
67
9
66,05
54
10
68,73
11
71,40
12
74,07
13
76,75
2.2.Завдання
Фірма бажає придбати земельну ділянку в липні, на початку наступного фінансового року. Фірма збирає інформацію про ціни за останні 12 місяців на типову земельну ділянку (табл.12).
Яка очікувана ціна ділянки в липні?
Побудувати лінійний графік і відповісти на наступні запитання:
1. Яку залежність між даними ми отримуємо за допомогою функції
ТЕНДЕНЦИЯ?
2. Поясніть основні принципи лінійного регресійного аналізу.
3. Які ще функції в MS Excel застосовуються для лінійного прогнозування?
Варіанти завдань
Таблиця 12
Період |
Місяць |
Ціна, тис. у.о. |
|||||||||
№ варіанта |
|||||||||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
||
1 |
Січень |
1234 |
2234 |
2034 |
1255 |
5234 |
2237 |
2034 |
1255 |
4034 |
1255 |
2 |
Лютий |
1256 |
2256 |
2156 |
1279 |
5256 |
2256 |
2156 |
1279 |
4156 |
1279 |
3 |
Березень |
1390 |
2390 |
2290 |
1399 |
5390 |
2691 |
2290 |
1399 |
4490 |
1499 |
4 |
Квітень |
1412 |
2412 |
2212 |
1412 |
6451 |
2712 |
2212 |
1412 |
5014 |
1512 |
5 |
Травень |
1434 |
2434 |
2334 |
1434 |
6434 |
2737 |
2334 |
1434 |
5334 |
1535 |
6 |
Червень |
1456 |
2456 |
2456 |
1488 |
6456 |
2756 |
2456 |
1499 |
5456 |
1588 |
7 |
Липень |
1490 |
2490 |
2590 |
1500 |
7490 |
2791 |
2590 |
1500 |
5590 |
1600 |
8 |
Серпень |
1412 |
2412 |
2612 |
1512 |
7452 |
2882 |
2612 |
1512 |
6614 |
1612 |
9 |
Вересень |
1500 |
2500 |
2700 |
1600 |
7500 |
2911 |
2700 |
1600 |
6700 |
1700 |
10 |
Жовтень |
1623 |
2623 |
2823 |
1623 |
8613 |
3123 |
2823 |
1623 |
6843 |
1723 |
11 |
Листопад |
1689 |
2689 |
2989 |
1789 |
8689 |
3689 |
2989 |
1799 |
6989 |
1889 |
12 |
Грудень |
1710 |
2710 |
3310 |
1810 |
9710 |
3711 |
3310 |
1910 |
7310 |
1910 |
2.3. Нелінійний прогноз
Функція ТЕНДЕНЦИЯ обчислює прогнози, що грунтуються на лінійному зв'язку між результатом спостереження і часом, у який це спостереження було зафіксовано.
Існує велика кількість типів даних, що змінюються в часі нелінійним способом. Деякими прикладами таких даних є обсяг продажу нової продукції, приріст населення, виплати по основному кредиту і коефіцієнт питомого прибутку.
У подібних випадках нелінійного взаємозв'язку застосовується нелінійний регресійний аналіз.
Нелінійний регресійний аналіз ґрунтується на застосуванні
2
Y = b0
+ b1 x + b2 x .
В MS Excel для реалізації цього методу застосовується функція
РОСТ.
Її синтаксичний опис такий:
РОСТ(Изв_знач_y, Изв_знач_х, Новые_знач_х, Константа)
Функція повертає значення y для послідовності нових значень x
відповідно до нелінійної апроксимації за методом найменших квадратів.
Известные_значения_y - це множина значень y, що уже відомі для співвідношення y = b*m^x.
Известные_значения_x - це необов'язкова множина значень x, що уже відомі для співвідношення y = b*m^x.
Новые_значения_x - це нові значення x, для яких РОСТ повертає відповідні значення y.
Константа- це логічне значення, що вказує, чи потрібно, щоб константа b дорівнювала 1.
Якщо константа має значення ИСТИНА чи опущена, то b
обчислюється звичайним чином.
Якщо константа має значення ЛОЖЬ, то b покладається рівним 1,
а значення m підбираються так, щоб y = m^x.
Приклад. В таблиці 13 наводяться дані про продаж товару.
Фактичні дані
Таблиця 13
-
Факт
1
1
4
5
10
19
34
55
84
120
Тижні
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Побудуємо нелінійний прогноз продажу товару.
Розмістимо дані про фактичний продаж в комірках А2:А11, часові проміжки (тижні) – в комірках В2:В11. В комірку С2 вводимо формулу РОСТ(А2:А11;В2:В11), натискуємо Enter. Потім виділяємо весь діапазон С2:С11, переходимо в рядок формул і натискуємо Ctrl+Shift+Enter. Одержимо прогнозні дані в комірках С2:С11 (табл.14).
Продовжимо прогноз на тижні 11-13. Вихідна таблиця тепер має вид
(табл.15).
Виділяємо С12:С14. Вводимо РОСТ(А2:А11;В2:В11;В12:В14).
Одержуємо прогнозне значення тільки в С12. Щоб одержати прогноз в
двох інших комірках, переходимо в рядок формул і натискуємо
Ctrl+Shift+Enter. Результат розрахунку наведено в таблиці 16.
Таблиця 14 Таблиця 15 Таблиця 16
Факт
Тижні
Прогноз
1
1
0,95
1
2
1,67
4
3
2,95
5
4
5,20
10
5
9,17
19
6
16,17
34
7
28,51
55
8
50,28
84
9
88,67
120
10
156,37
11
12
С12:С14
13
Факт
Тижні
Прогноз
1
1
0,95
1
2
1,67
4
3
2,95
5
4
5,20
10
5
9,17
19
6
16,17
34
7
28,51
55
8
50,28
84
9
88,67
120
10
156,37
11
275,75
12
486,28
13
857,54
Нелінійне прогнозування на три періоди наперед
Результати нелінійного прогнозування на три періоди наперед
Факт |
Тижні |
Прогноз |
1 |
1 |
0,95 |
1 |
2 |
1,67 |
4 |
3 |
2,95 |
5 |
4 |
5,20 |
10 |
5 |
9,17 |
19 |
6 |
16,17 |
34 |
7 |
28,51 |
55 |
8 |
50,28 |
84 |
9 |
88,67 |
120 |
10 |
156,37 |
Побудуємо графік нелінійного прогнозу обсягу продажу (рис. 6).
1000
800
600
400
200
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Факт Прогноз
Рис.6. Нелінійний прогноз продажу (функція РОСТ)
Застосуємо тепер до даних (табл.13) функцію ТЕНДЕНЦИЯ.
В табл.17 і на рис.7 наведено прогнозні результати, отримані за допомогою функцій РОСТ і ТЕНДЕНЦИЯ.
Бачимо, що для даної базової лінії функція РОСТ дає набагато точніший прогноз, ніж функція ТЕНДЕНЦИЯ.
Прогноз
Таблиця 17
-
Факт
Тижні
РОСТ
ТЕНДЕНЦИЯ
1
1
0,95
21,33
1
2
1,67
9,19
4
3
2,95
2,95
5
4
5,20
15,09
10
5
9,17
27,23
19
6
16,17
39,37
34
7
28,51
51,51
55
8
50,28
63,65
84
9
88,67
75,79
120
10
156,37
87,93
11
275,75
100,07
12
486,28
112,21
13
857,54
124,35
1000
800
600
400
200
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
ФАКТ РОСТ ТЕНДЕНЦИ Я
Рис.7. Прогноз з допомогою функцій РОСТ і ТЕНДЕНЦИЯ
2.4.Завдання
В таблиці 18 наведено дані продажу деяких продовольчих товарів у
2006 році.
Необхідно виконати прогнозування продажу товарів на перші 3 місяці 2007 року за допомогою функцій ТЕНДЕНЦИЯ і РОСТ. Провести порівняльний аналіз отриманих результатів.
Побудувати лінійні графіки і відповісти на наступні запитання:
1. Яку залежність між даними ми отримуємо за допомогою функції
РОСТ?
2. Поясніть основні принципи нелінійного регресійного аналізу.
Таблиця 18