Обоснование целесообразности применения выборочного метода

Контрольная работа - Экономика

Другие контрольные работы по предмету Экономика

еговсегов среднем на 1 рабочего123=2*100/2345=4/267=6/2[18; 21]417,475,218,83038506,3(21; 24)730,4157,422,55517788,1(24; 27)521,7127,525,54063812,6(27; 30)417,4111,727,93295823,8{30; 33]313,194,231,42555851,7

Вывод: Для всех 5 групп Группировки рабочих по стажу работы характерны следующие характеристики: среднемесячная выработка продукции пропорционально растет, а количество рабочих уже с третьей группы резко уменьшается. Можно предположить, что на данном предприятии происходит внедрение новых процессов производства, в связи с чем ручной труд заменяется машинным.

Задача №3.

Построить прогноз методом среднего абсолютного прироста. Обосновать выбор метода прогнозирования, предварительно проверив предпосылки его реализации.
Построить прогноз методом среднего темпа роста, предварительно проверив предпосылки его реализации.
Построить прогноз, методом экстраполяции трендовых моделей.
Произвести оценку точности прогнозов, полученных методом экстраполяции трендовых моделей на основе:
средней квадратической ошибки;
коэффициента несоответствия.

Сделать выводы.

Исходные данные

Динамика числа семей, состоявших на учете на учёте на получение жилья в одном из регионов Республики Беларусь за январь-октябрь 2009г.

МесяцЧисло семей, состоявших на учете на получение жилья, тыс. ед.январь179,6февраль181,2март203,3апрель206,1май226,9июнь248июль261,3август231,9сентябрь255,1октябрь299

Решение:

1. Прогноз методом среднего абсолютного прироста.

МесяцЧисло семей, состоявших

на учете на получение

жилья, тыс. ед. yi

yi2

?2_ _

y ?_ _

yi- y ?_ _

(yi- y ?)январь179,632256,16--179,600февраль181,232833,441,62,56192,867-11,667136,111март203,341330,8922,1488,41206,134-2,8348,028апрель206,142477,212,87,84219,401-13,3176,91май226,951483,6120,8432,64232,668-5,76833,27июнь2486150421,1445,21245,9352,0654,264июль261,368277,6913,3167,89259,2022,0984,401август231,953777,61-29,4864,36272,469-40,5691645,844сентябрь255,165076,0123,2538,24285,736-30,636938,564октябрь2998940143,91927,2129900Итого2292,4538417,62119,44883,362393,012-100,6122947,392

?=(yn-y1)/(n-1)=(октябрь-январь)/9=(299179,6)/9=13,267

Для того чтобы найти ?r, нужно от каждого месяца отнять предыдущий: ?rфевраля=февраль-январь; ?r марта = март-февраль и так для всех месяцев.

_ _ ?2 = значение ?r возведённое в квадрат.

y ? февраля = yi января + е значение ?, для марта =?+ yi февраля.

Для осуществления прогноза должна выполняться предпосылка:?2ост? р2;

Проверим: ?2=?(yi y ?)2/n=2947,392/10=294,739

р2=1/2*? ?2/n=1/2*4883,36/10=244,168; ?2ост? р2, условие не выполняется, следовательно прогноз построить нельзя.

2. Прогноз методом среднего темпа роста

МесяцЧисло семей, состоявших на учете на получение

жилья, тыс. ед. yi

Tr_

yiTrянварь179,6-171,218февраль181,21,008192,101март203,31,122194,746апрель206,11,014214,4май226,91,101234,338июнь2481,093246,905июль261,31,054219,125август231,90,887241,047сентябрь255,11,1282,529октябрь2991,172299Итого2292,49,5512295,409

Для расчета Тr нужно месяц для которого считаем разделить на предыдущий. Тr февраля = февраль уi /январь уi так для всех месяцев.

Тr=v(yn/y1)= v(299/179.6)=1.0583

yiTr= уi следующего месяца/ Тr= yiTr сентября = уi октября/ Тr=299/1,0583= =282,529 и так для каждого месяца.

Проверим предпосылки осуществления прогноза:

?yi ??yTr; 2295,409>2292,4; Так как предпосылка не выполняется, то прогноз методом среднего темпа построить невозможно.

3. Прогноз методом экстраполяции трендовых моделей.

Модель прямой

МесяцЧисло семей, состоявших на учете на получение

жилья, тыс. ед. yiНомер года tt2yixtyt(yi-yt)2yi2январь179,611179,6176,8157,7632256,16февраль181,224362,4188,46552,7832833,44март203,339609,9200,11510,1441330,89апрель206,1416824,4211,76532,0942,477,21май226,95251134,5223,41512,1551483,61июнь2486361488235,065167,3161504июль261,37491829,1246,715212,7268277,69август231,98641855,2258,365700,453777,61сентябрь255,19812295,9270,015222,4665076,01октябрь299101002990281,665300,589401Итого2292,455385135692292,41718,31538417,62

yixt= yiмесяца * t месяца.

na0+?ta1=?yt

?ta0+?t2a1=?yixt

10a0+55a1=2292.4

55a0+385a1=13569

10a0=2292.455a1

55a0+385a1=13569

a0=229.245.5a1

55a0+385a=13569.подставим значения е а0 во второе уравнение и решим его. 55 (229,245,5а1)+385а1=13569

82,5а1=960,8

а1=11,65, подставим значение а1 в первое уравнение и решим его.

10а0+640,75=2292,4

а0=165,165

а1=11,65

yt января = а0+а1; yt февраля = yt января+ а1, так для всех месяцев.

Yt=165.165+11.65t. Построим прогноз:

номер года, tyt11529,91512604,56513616,215

11= yt октябрь+а1=281,665+11,65=592,915

12=11 yt+а1=592,915+11,65=604,565

13=12 yt+а1=604,565+11,65=616,215

Оценка точности прогноза:

Среднеквадратическая ошибка: ?=v(?(yi-yt)2/n)=13.11

Коэффициент несоответствия: КН=v(?(yi-yt)2/? yi2)=0,05649

Модель параболы

МесяцЧисло семей, состояв-

ших на учете

на получе-ние

жилья, тыс. ед. yiНо-мер года

tt2t3t4yixtyixt2yt(yi-yt)2yi2январь179,61111179,6179,6177,17,7632256,16февраль181,224816362,4724,8188,5152,7832833,44март203,3392781609,91829,720010,1441330,89апрель206,141664256824,43297,6211,432,0942,477,21май226,95251256251134,55672,5222,812,1551483,61июнь248636216129614888929234,21167,3161504июль261,374934324011829,112803,7245,64212,7268277,69август231,986451240961855,214841,6257,1700,453777,61сентябрь255,198172965612295,920663,1268,5222,4665076,01октябрь29910100100010000299029900280300,589401Итого2292,4553853025253331356998841,62285,31718,31538417,62

na0+?ta1+?t2a2=?yt

?ta0+?t2a1+?t3a2=?yixt

?t2a0+?t3a1+?t4a2=? yixt2

10a0+55a1+3025a2=2292.4

55a0+385a1+3025a2=13569

385a0+3025a1+25333a2=98841.6

a0=165.6578

a1=11.4036

a20.0224

Yt=165.6578+11.4036t+0.0224t2

Построим прогноз (подставляя в найденное уравнение t)

номер года, tyt11291,112305,7313317,69