- •Введение
- •Змістовний модуль 1. Прогнозування економічних процесів за допомогою трендових моделей Задание 1 «Обґрунтування трендової прогнозної моделі збуту продукції»
- •Исходные данные к заданию 1– спрос на продукцию в штуках
- •Расчет необходимых сумм для вычисления параметров модели
- •Расчет необходимых сумм для вычисления параметров параболы
- •Пороговые значения r и r2 при 90 % уровне доверия
- •Показатели точности прогноза
- •Определение знаков серий
- •Расчет коэффициентов автокорреляции для 4 сдвигов
- •Расчет критерия Джона фон Неймана Кн
- •Завдання 2 «Обґрунтування прогнозу збуту продукції за допомогою коливальних функцій»
- •Исходные данные к заданию 2
- •Расчет параметров колебательной функции
- •Расчет параметров колебательной функции
- •Змістовний модуль 2 «Прогнозування за допомогою змінної середньої, авторегресивних та статистичних моделей» Задание 3 «Обгрунтування прогнозної моделі збуту продукції за допомогою зміної середньої»
- •Задача 1
- •Расчет прогноза по методу р. Брауна и д. Тригга
- •Расчет параметров модели
- •Расчет показателей для оценки автокорреляции
- •Задача 2
- •Исходные данные к задаче 2 - спрос в шт.
- •Расчет параметров модели
- •Расчет параметров модели
- •Задание 5 «Обгрунування регресивної моделі витрат»
- •Задача 1
- •Оценка моделей (линейная функция)
- •Задача 2
- •Расчет параметров колебательной функции
- •Расчет параметров колебательной функции
- •Расчет параметров колебательной функции с тенденцией
- •Задача 3
- •Оценка точности динамической модели
- •Выбор эффективной модели прогноза
- •Рекомендованная литература
- •Исходные данные №1 к заданию 5
- •Исходные данные № 2 к заданию 5
- •Значения критерия Фишера f при вероятности 0,95
- •Коэффициенты автокорреляции при 5-ти и 1 процентных уровнях значимости
- •Методичні рекомендації до лабораторних робіт з навчальної дисципліни «Прогнозування розвитку підприємства» для студентів спеціалізації «Менеджмент організацій» денної форми навчання
Задача 3
Содержание задачи. Имеются данные о расходах и доходах населения.
Цель задачи. Построить регрессивную динамическую модель зависимости расходов (У) от доходов (Х) и рассчитать прогноз сбыта на следующий период.
Порядок решения задачи 3
Посроить график зависимости расходов от доходов.
Выбрать в качестве динамических моделей
линейную У = а + в1Х+ в2t и степенную Y= aXb1tb2.
Определить параметры моделей с помощью таких формул:
Дyх = (YХ) , (37)
Дyt = (Yt ) , (38)
Дх t = (Хt) , (39)
Дхх = Х2 , (40)
Дtt = t2 , (41)
Дyy = Y2 , (42)
= (43)
= (44)
= . (45)
Тогда
b1 = , (46)
b2 = , (47)
a = . (48)
Степенную функцию прологарифмировать и решить как линейную:
log Y = log a + b1log X + b2log t log. (49)
4). Оценить зависимость расходов (Y) от доходов (Х), от времени (t) с помощью коэффициента множественной корреляции.
Расчет коэффициента множественной корреляции Ry.xt:
Ry.xt = , (50)
где у = .
5). Оценить точность модели с помощью МАРЕ и МРЕ (табл. 21).
Таблица 21
Оценка точности динамической модели
T |
Y |
X |
Yпр |
e |
е2 |
(e/Y)*100 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
1 |
5,0 |
548,9 |
4,9 |
0,1 |
0,01 |
2,0 |
2 и т. д. |
|
|
|
|
|
|
В конце задания на основе данных таблицы 22 выбрать прогнозную модель (или несколько моделей), имеющих наибольшую точность.
Затем обосновать по выбранной модели (моделям) прогноз на 25 период и сравнить его с фактическим значением. Вычислить ошибку прогноза и сделать выводы.
Таблица 22
Выбор эффективной модели прогноза
Прогнозная модель |
Параметры модели |
МАРЕ,% |
МРЕ,% |
1 |
2 |
3 |
4 |
1. Трендовые модели |
|
|
|
Y = f (t) |
|
|
|
X = f (t) |
|
|
|
2. Циклические модели |
|
|
|
a) колебательные |
|
|
|
Y = f (cos, sin) |
|
|
|
X = f (cos, sin) |
|
|
|
б) колебательные с тенденцией |
|
|
|
Y = f (t, cos, sin) |
|
|
|
X= f (t, cos, sin) |
|
|
|
Регрессивные модели Y= f (x,t) |
|
|
|
а) линейная |
|
|
|
б) степенная |
|
|
|