Прогнозирование принятия управленческих решений

Контрольная работа - Менеджмент

Другие контрольные работы по предмету Менеджмент

2Вычислим значение средней арифметической yср:

 

yср = = 740 : 12= 61,67

 

Рассчитаем статистические показатели, для чего промежуточные данные вычислений (для суммарных значений) запишем в табличной форме:

 

Таблица 6

МесяцыОбъем продаж (yt)Значения прогнозирующей функцииЗначения ( yt- )2( yt- yср)2Экспоненциальной, yt1Линейной Экспоненциаль-ной, yt1Линейной 12510,7521,52203,0612,111344,6923713,8628,82535,4666,91608,6133218,2336,12189,6116,97880,3144822,8343,42633,5320,98186,8753529,3250,7232,26247,12711,2965337,6358,02236,2425,275,1777248,365,32561,6944,62106,7186562,0872,628,5358,0611,0998379,7279,9210,769,49454,971095102,3187,2253,4460,531110,891187131,3894,521969,5856,55641,6112108168,67101,823680,8538,192146,47Всего740725,05740,048115,01656,738278,68

.3 Вычислим значения ?2ост ,?ост ,V:

Для экспоненциальной функции:

 

?2ост= =8115,01 : 12 = 676,25;

?ост = = 26;

V= ()* 100%= 26/61,67*100% = 42,16

Для линейной функции:

 

?2ост = 656,73:12 =54,73;

?ост== 7,398;

V=7,398/61,67*100% =11,97

 

Сравнив эти три показателя между собой мы видим, что для линейной функции они значительно меньше, чем для экспоненциальной. Следовательно, линейная функция в нашем случае лучше подходит для уравнения прогноза.

3.4 Чтобы вычислить индекс корреляцииRy/t, необходимо вычислить общую дисперсию ?2общ по формуле:

 

?2общ= =8278,68 : 12 =689,89

 

Причем она одинакова для любой прогнозирующей функции (в нашем случае - для экспоненциальной и линейной).

Рассчитаем значение индекса корреляции Ry/t:

Для экспоненциальной функции:

 

Ry/t = = 0,14

 

Для линейной функции:

 

Ry/t = = = 0,96

 

Чем больше индекс корреляции, тем сильнее взаимодействие между переменными tи yt .Как видно значение индекса корреляции для линейной функции приближается к 1, т.е. очень высоко, что указывает на значительную тесноту связи между переменными. Для экспоненциальной функции оно достаточно низкое. Таким образом, и по критерию корреляции линейная функция подходит больше, нежели экспоненциальная.

3.5 Для определения возможной ошибки прогноза доверительные интервалы для индивидуальных значений объема продаж в 13,14 15 месяца рассчитываются по формулам:

 

ytв(н) = ?t ,

 

где ytв(н) - максимально (в) и минимально (н) возможные значения объема продаж в момент времени t,

 

?t= tТDост,

 

tТ - табличное значение t-критерия Стьюдента.

Dост - остаточное среднее квадратическое отклонение:

 

Dост =,

 

N - количество констант в уравнении прогноза.

a.Рассчитаем доверительный интервал для прогнозного значения объема продаж на момент времени t = 13

Перейдем к переменной

 

t1=lnt= 2,565;

t1ср= = 19,987/12 = 1,67

(t1ср)2 = 2,79

St12/n =39,575/12 = 3,30

 

Вычислим Dост - остаточное среднее квадратическое отклонение:

 

Dост = = 28,487 , где

 

N- количество констант в уравнении прогноза (в нашем случае их 2 - a и b).

tТ - табличное значение t-критерия Стьюдента. Определяется по таблице для параметра k = n-2 и доверительной вероятности 0,99;

 

tТ = 3,17 для k = 12-2=10 и P = 0,99

 

Определим верхние и нижние значения доверительного интервала:

 

y13в = 216,64 + 3,17*28,487 v (2,565-1,67)2/(12*(3,30-2,79)) + 1/12 +1 =

,64 + 99,515 = 316,155

y13н = 216,64 - 3,17*28,487 v (2,565-1,67)2/(12*(3,30-2,79)) + 1/12 +1 =

,64 - 99,515 = 117,124

 

Точно также вычисляются значения доверительных интервалов для

 

t = 14 и t = 15

 

b.для t = 14

Перейдем к переменной

 

t1=lnt= 2,639;

y14в = 278,21 +100,418 = 378,628

y14н = 278,21 - 100,418 = 177,792

 

c.для t = 15

 

t1= lnt = 2,708

y15в = 357,17 + 189,957 = 547,127

y15н = 357,17 - 189,957 = 167,213

 

На основании этих вычислений можно с вероятностью 0,99 утверждать, что объем продаж в 13-й месяц будет находиться в интервале 117,12 - 316,16; в 14-й месяц объем продаж будет находиться в интервале 177,79 - 378,63; в 15-й месяц объем продаж будет находиться в интервале 167,21 - 547,13.

 

Часть 2

 

По данным, характеризующим изменение объема продаж (таблица 2), требуется выполнить следующие задания, используя программу Excel:

 

1.Построить графики исходной кривой, трехчленной скользящей средней, выбрать линию тренда, указать уравнение этой функции

В таблице 7 представлены данные для построения графика объема продаж.

Для того, чтобы построить графики, используя программу Excel, необходимо в документе Excel ввести столбец А - месяцы (1-24), ввести столбец B - объем продаж, в столбце С посчитать скользящие средние. Затем щелкнуть на кнопке Мастер диаграмм, расположенной на стандартной панели инструментов.

 

Таблица 7

МесяцыОбъем продаж (тыс. руб.)Скользящие средние13082129214,333206232,674363370,335542416,336344484,337567502,338596450,6691893501026532511521424,3312487458,6713368498,3314640503,6615503488,331632241217411375,33183934731961553720603597,6621575631,332271658823473603,6724622

Используя ряды данных А, В и С можно построить График. Чтобы построить Линию тренда, необходимо выделить ряд данных диаграммы, а затем выбрать команду Вставка и Линия тренда. Для того, чтобы вывести на график уравнение тренда, необходимо в меню Линии тренда в параметрах отметить пункт показывать уравнение на диаграмме.

На рисунке 3 представлены графики исходной кривой, трехчленной скользящей средней, линия тренда, указано уравнение этой функции.

Наибольшую достоверность аппроксимации даёт полиномиальная линия со степенью шесть (R2 = 0,4346), которую и выбираем в качестве линии тренда.

 

Рис. 3

 

2.Используя функции ТЕНДЕНЦИЯ или РОСТ построить прогнозирующую функцию

В нашем случае линия