Методи обробки даних та прогнозування на основі плинної середньої та коефіцієнта сезонност




Скачати 190.73 Kb.
НазваМетоди обробки даних та прогнозування на основі плинної середньої та коефіцієнта сезонност
Дата конвертації26.06.2013
Розмір190.73 Kb.
ТипДокументы
skaz.com.ua > Спорт > Документы




Лабораторна робота № 2

Методи обробки даних та прогнозування на основі плинної середньої та коефіцієнта сезонності
Мета роботи: Вивчити методи екстраполяції даних на основі плинної середньої та коефіцієнта сезонності. Засвоїти методику прогнозування показників економічних процесів на основі середньої плинної та коефіцієнта сезонності. Навчитись оцінювати прогнозні значення економічних процесів.
Теоретичні відомості

Екстраполяція на основі плинної середньої

Метод плинної середньої базується на використанні залежності:

(1)

де n-кількість років "передісторії". Коефіцієнт , розраховується за формулою:



де і число, яке означає послідовний натуральний ряд "передісторії", починаючи з останнього; – визначається по табл.1 середніх плинних поданій нижче:

Таблиця 1

Залежність середньої плинної від періоду прогнозування

N

3

4

5

6

7

8



0,500

0,400

0,333

0,286

0,250

0,222

Визначимо значення для п'яти років вартості імпортних кондитерських виробів, привезених з портів (вхідні дані наведені в лаб.роб.№1, табл.1).

Згідно з даними наведеної вище таблиці при n = 5, = 0,333. Звідси:

;;;

;.

Якщо підставити розраховані значення у формулу (1), отримаємо:

.

Особливістю методу плинної середньої є те, що рівень показників, який знаходиться ближче до прогнозованого періоду, здійснює більший вплив на значення прогнозованих показників, порівняно з більш віддаленими періодами завдяки коефіцієнту .

Прогнозні значення показників розраховуються наступним чином:

;









На основі даних других п'яти років (фактичні дані), включаючи також базисний період складемо прогноз вартості імпортних кондитерських виробів, привезених з портів на основі методу плинної середньої. Розрахуємо абсолютні величини ланцюгових абсолютних приростів:

;;;

;.

Виходячи з наведених вище залежностей отримуємо:

;

;

;

;

.

Складемо порівняльну таблицю (табл.2) прогнозних значень на основі плинної середньої і середньорічного коефіцієнту росту (дані взяти із лаб.роб.№1).

Таблиця 2

Прогноз вартості імпортних кондитерських виробів на наступних п'ять років за двома методами, тис. грн.

Роки

Результати прогнозу, що розраховані на основі:

середнього коефіцієнту росту, тис. грн.

плинної середньої, тис. грн.

1

22,7

22,5

2

24,3

23,8

3

26,0

24,9

4

28,0

25,8

5

29,9

26,3

Дані табл.2 свідчать про те, що прогноз, складений на основі середньорічних коефіцієнтів росту, за результатами випереджає прогноз, складений по методу плинної середньої. Про точність пронозу говорити важко. Але перевагою методу плинної середньої є те, що на значення прогнозованих показників впливають в тій чи іншій мірі усі дані "передісторії", в той час, коли значення середньорічного коефіцієнта росту визначається тільки крайовими величинами динамічного ряду.
^ Екстраполяція на основі індексу сезонності

В процесі господарської діяльності підприємства залежать від циклічних коливань, які викликані сезонним характером виробництва.

Сезонні коливання – це постійні внутрішньорічні коливання у ряді динаміки, що обумовлені специфічними умовами виробництва. Для організації виробництва і реалізації продукції сезонних виробництв надзвичайно важливо вивчити тенденцію сезонних коливань, що склалися, і розробити прогноз на найближчу перспективу, головним чином, на наступний рік.

Для вивчення сезонних коливань використовуються спеціальні показники, які називаються індексами сезонності, а сукупність їх утворює сезонну хвилю.

За даними, які характеризують обсяг експорту зернових культур (табл.2), розрахуємо індекси сезонності, побудуємо сезонну хвилю і прогноз обсягу експорту зернових культур на окремі місяці наступного року.

Таблиця 3

Обсяги експорту зернових культур (тис. т)

Місяць

1-й

рік

2-й

рік

3-й

рік

4-й

рік

Разом за 4 роки

(2+3+4+5)

В середньому за 4 роки (гр.6/4),

Індекс сезонності



Прогноз обсягу експорту зернових культур на наступний рік

1

2

3

4

5

6

7

8

9

0l

5,3

5,4

5,5

6,4

22,6

5,65

74,6

6,1

02

5,4

5,6

5,7

6,7

23,4

5,85

77,2

6,3

03

6,2

6

5,9

6,9

25,0

6,25

82,5

6,7

04

6,4

6,6

6,7

7,3

27,0

6,75

89,1

7,3

05

7,0

7,2

7,5

7,7

29,4

7,35

97,0

7,9

06

7,5

7,7

8,0

8,2

31,4

7,85

103,6

8,5

07

8,0

8,1

8,5

8,7

33,3

8,33

110,0

9,0

08

8,5

8,6

8,8

9,1

35,0

8,75

115,5

9,4

09

8,9

9,0

9,2

9,5

36,6

9,15

180,8

9,9

10

8,3

8,5

9,0

9,1

34,9

8,72

115,1

9,4

11

8,0

8,3

8,6

8,4

33,3

8,33

110,0

9,0

12

7,5

7,9

8,3

8

31,7

7,93

104,7

8,5

Разом

87,0

88,9

91,7

96,0

363,6

-

-

98,0

В середньому













100,0




Індекс сезонності визначається за формулою:

; ;.

де – середнє значення показника за прийнятий відрізок часу (у прикладі це середня величина за кожний місяць, гр.7);

– середнє значення показника за весь період;

k – кількість років (k = 1,2,3,4);

n – кількість місяців (n = 1,2,3,...,12).

Розраховані для даних табл. 3 індекси сезонності подані у графі 8, а їх ряд створює сезонну хвилю.

Прогнозування на основі індексу сезонності здійснюється за наступним алгоритмом:

Припустимо, що на наступний рік об'єднання передбачає експортувати 98 тис. т зернових культур. Для того, щоб сформувати помісячний план обсягу експорту зернових культур можна використати наступну залежність:

.

де – очікуваний місячний обсяг експорту зернових культур (і = 1,2,..., 12);

– очікуваний річний обсяг експорту зернових культур;

– індекс сезонності;

n - кількість періодів (n = 12).

Результати розрахунків наведені в гр. 9 табл. 3.

Застосування індексу не обмежується тільки дослідженням сезонного характеру виробництва. В декількох галузях промисловості коливання виробництва продукції пов'язані з особливостями технології, характером сировини та іншими факторами. Так, у цукровій промисловості встановлена добова норма переробки цукрового буряка на початку виробничого сезону і в кінці його, як правило, не виконується, а в середині виробництва є умови для перевиконання. Це пов'язано, головним чином, з технологічними властивостями сировини – цукрового буряка.
Завдання:

  1. Відповідно до варіантів лабораторної роботи №1 виконати обробку даних методом плинної середньої і спрогнозувати значення економічного показника на наступних 5 років. Оцінити прогноз порівняно з прогнозом по середньорічному коефіцієнту росту.

  2. Відповідно табл. 4 виконати розрахунок індексу сезонності і спрогнозувати значення показників на наступний рік.

^ Таблиця 4

Варіанти завдань для розрахунку індексів сезонності

Завдання по варіантах: 1,2,3,4,5,6.


Варіант 1, варіант 2 (дані в таблиці збільшити на 3,2), варіант 3 (дані в таблиці збільшити на 4,1), варіант 4 (дані в таблиці збільшити на 3,6), варіант 5 (дані в таблиці збільшити на 3,8), варіант 6 (дані в таблиці збільшити на 4,3).
Дані про обсяги імпорту міді в Україну, тис. т

За 2010 рік

01 місяць

75,2

04 місяць

69,3

07 місяць

40,5

10 місяць

41,2

02 місяць

71,3

05 місяць

68,1

08 місяць

39,8

11 місяць

44,5

03 місяць

71,1

06 місяць

43,2

09 місяць

39,7

12 місяць

68,4

За 2011 рік

01 місяць

74,9

04 місяць

68,9

07 місяць

39,4

10 місяць

55,8

02 місяць

70,8

05 місяць

66,1

08 місяць

39,1

11 місяць

56,1

03 місяць

71,2

06 місяць

40,5

09 місяць

35,4

12 місяць

73,8

За 2012 рік

01 місяць

76,2

04 місяць

68,4

07 місяць

39,7

10 місяць

54,2

02 місяць

72,5

05 місяць

67,4

08 місяць

38,1

11 місяць

60,5

03 місяць

71,5

06 місяць

41,8

09 місяць

36,4

12 місяць

75,4

Завдання по варіантах: 7,8,9,10,11,12.

Варіант 7, варіант 8 (дані в таблиці збільшити на 2,7), варіант 9 (дані в таблиці збільшити на 3,1), варіант 10 (дані в таблиці збільшити на 2,6), варіант 11 (дані в таблиці збільшити на 2,9), варіант 12 (дані в таблиці збільшити на 3,4).

Дані про обсяги експорту кам’яного вугілля з України в Польщу, тис. т

2010 рік

01 місяць

2,5

04 місяць

1,1

07 місяць

7,1

10 місяць

22,6

02 місяць

1,1

05 місяць

1,9

08 місяць

17,5

11 місяць

3,1

03 місяць

1,3

06 місяць

1,1

09 місяць

18,6

12 місяць

2,2

2011 рік

01 місяць

2,9

04 місяць

0,8

07 місяць

5,4

10 місяць

20,8

02 місяць

0,8

05 місяць

0,7

08 місяць

12,8

11 місяць

5,1

03 місяць

0,9

06 місяць

0,6

09 місяць

18,7

12 місяць

4,3

2012 рік

01 місяць

3,7

04 місяць

0,7

07 місяць

5,2

10 місяць

25,7

02 місяць

0,9

05 місяць

0,8

08 місяць

18,4

11 місяць

4,8

03 місяць

0,9

06 місяць

0,9

09 місяць

20,8

12 місяць

3,1



Завдання по варіантах: 15,16,17,18,19,20.

Варіант 15, варіант 16 (дані в таблиці збільшити на 5,7), варіант 17 (дані в таблиці збільшити на 4,1), варіант 18 (дані в таблиці збільшити на 5,6), варіант 19 (дані в таблиці збільшити на 1,9), варіант 20 (дані в таблиці збільшити на 2,8).

Дані про експорт молока в Росію, тис. л

2010 рік

01 місяць

44,2

04 місяць

68,7

07 місяць

76,8

10 місяць

59,8

02 місяць

43,6

05 місяць

74,5

08 місяць

68,5

11 місяць

58,7

03 місяць

56,8

06 місяць

73,5

09 місяць

67,3

12 місяць

44,1

2011 рік

01 місяць

43,1

04 місяць

63,4

07 місяць

77,9

10 місяць

56,2

02 місяць

42,5

05 місяць

73,5

08 місяць

69,5

11 місяць

40,1

03 місяць

55,6

06 місяць

74,5

09 місяць

66,4

12 місяць

40,2

2012 рік

01 місяць

39,6

04 місяць

66,8

07 місяць

77,4

10 місяць

57,4

02 місяць

40,1

05 місяць

75,5

08 місяць

70,5

11 місяць

42,3

03 місяць

52,1

06 місяць

74,9

09 місяць

67,3

12 місяць

41,8


Контрольні питання:

  1. Дайте визначення прогнозу.

  2. Види прогнозування.

  3. Способи представлення інформації при аналізі економічних явищ.

  4. Метод обробки на основі плинної середньої.

  5. Поняття стандартизованого коефіцієнту плинної середньої (бета-коефіцієнт) при прогнозуванні.

  6. Поняття про сезонні коливання.

  7. Індекс сезонності і його вплив на економічний процес.

  8. Метод обробки на основі індексу сезонності.

Схожі:

Методи обробки даних та прогнозування на основі плинної середньої та коефіцієнта сезонност iconЛабораторна робота №1 Обробка даних та прогноз на основі аналітичних показників динаміки
Мета роботи: Засвоїти методи прогнозування на основі простої екстраполяції тенденції динамічного процесу. Вивчити прийоми І методику...
Методи обробки даних та прогнозування на основі плинної середньої та коефіцієнта сезонност iconТехнічний аналіз ринку цінних паперів. Поняття І методи. Традиційний...
Технічний аналіз ґрунтується на впевненості, що в ринкових цінах фінансових інструментів акумульовані всі ті дані, які в подальшому...
Методи обробки даних та прогнозування на основі плинної середньої та коефіцієнта сезонност iconТема: Використання статистичних функцій ms excel для розв’язування задач прогнозування
Мета: Отримати навички використання засобів прогнозування та аналізу даних в ms excel
Методи обробки даних та прогнозування на основі плинної середньої та коефіцієнта сезонност iconТеоретичні методи наукового дослідження поділяються на аналітичні та синтезуючі
За допомогою аналітичних методів відбирається релевантна інформація із всієї наявної, яка отримана в результаті первинної обробки...
Методи обробки даних та прогнозування на основі плинної середньої та коефіцієнта сезонност iconЗадача1 На основі наведених даних визнаити можливість віднесення...
Мале п-во передбачає придбати оз на суму 450 тис грн. На основі наведених даних обґрунтувати, який варіант фінансування оз є більш...
Методи обробки даних та прогнозування на основі плинної середньої та коефіцієнта сезонност iconІнфологічна модель “Таблиця-зв’язок” Технологія обробки даних
Скбд повинна надавати доступ до даних будь-яких користувачів, включаючи І тих, котрі практично не мають І (чи) не хочуть мати представлення...
Методи обробки даних та прогнозування на основі плинної середньої та коефіцієнта сезонност iconЕкзаменаційні питання з дисципліни психогігієна 2013-2014
Загальні із психотерапією й психокорекцією методи: методи оздоровлення на основі мистецтва й творчості; ментальні вправи: метод аутогенного...
Методи обробки даних та прогнозування на основі плинної середньої та коефіцієнта сезонност iconПрактична робота №1 визначення основних елементів технологічного...
Мета роботи: навчитися здійснювати аналіз токарних операційних ескізів та інших вихідних даних для обробки заготовки в даній операції,...
Методи обробки даних та прогнозування на основі плинної середньої та коефіцієнта сезонност icon1 економіко-мате­матичні методи
Завдання На основі наведених даних (табл. 1) визначити залежність чисельності персоналу бухгалтерії від товарообороту, кількості...
Методи обробки даних та прогнозування на основі плинної середньої та коефіцієнта сезонност iconЛекція 17. Система керування базами даних ms access. Встановлення...
Основна мета: ознайомитися з типами зв’язків між таблицями бази даних, навчитися встановлювати зв’язки між таблицями в скбд microsoft...
Додайте кнопку на своєму сайті:
Школьные материалы


База даних захищена авторським правом © 2015
звернутися до адміністрації
skaz.com.ua
Головна сторінка