Завдання

НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ ДПС УКРАЇНИ

КАФЕДРА СТАТИСТИКИ ТА МАТЕМАТИЧНИХ МЕТОДІВ В ЕКОНОМІЦІ

ЗВІТ

Про результати виконання

Комп'ютерної лабораторної роботи № 2

Методи і моделі прогнозування основних економічних показників (на прикладі моделювання величини собівартості продукції)

Варіант № 4

Виконала: ст. гр. МЕБ-31

Галаган О. І.

Перевірила: Прокопенко В.В.

Ірпінь 2012

Мета: навчитися використовувати методи і моделі у прогнозуванні із використанням електронних таблиць Excel.

Для виконання лабораторної роботи студент повинен знати та уміти:

1. Зміст даної роботи і порядок її проведення.

2. Алгоритм обчислення оптимізаційних задач.

3. Користуватися пакетом Excel, а саме:

- «Мастером диаграмм (шаг 1 из 4)»

- «Анализом данных»

- «Мастером функций шаг 1 из 2»

Завдання

Проводиться пост-аудит діяльності підприємства. У таблиці подано щомісячні витрати виробництва за звітний рік. Здійснити прогноз витрат на три місяця, а саме: січень, лютий і березень наступного року.

Показник	Січень	Лютий	Березень	Квітень	Травень	Червень
Інновації у виробництво	6822,5	11357,3	10097,2	9531,3	7231,3	8958,5
Показник	Липень	Серпень	Вересень	Жовтень	Листопад	Грудень
Інновації у виробництво	11267,3	19348,9	39556,3	28474,2	50065,3	21865,1

Визначаємо, який тренд найкращий, для здійснення короткострокового прогнозування витрат на інновації у виробництво. Будуємо діаграму.

Добавляю лінію тренду: «Добавить линию тренда» à «Тип» à «Линейная»

Основні показники тренда

Вид тренда	Рівняння тренда	Коефіцієнт Детермінації, R2
Лінійний	y = 3151,3x - 935,39	0,5805
Логарифмічний	y = 12923ln(x) - 1975,9	0,429
Поліноміальний	y = 211,97x2 + 395,64x + 5494,4	0,605
Степеневий	y= 4997,5x0,675	0,5283
Експоненційний	y = 5428,9e0,1602x	0,6774

Найкраще для проведення короткострокового прогнозу підходить те рівняння тренда, де коефіцієнт детермінації має найбільше значення, тобто чим ближче він прямує до одиниці, тим кращий зв'язок. У нашому випадку найкращий для прогнозу експоненційний тренд, найгірший логарифмічний.

2. Знайдемо прогнозне значення за допомогою функції «ТЕНДЕНЦІЯ»

Спочатку записуємо порядкові номери звітних і прогнозних місяців – це факторна ознака (х), результативна ознака – вартість сировини (у)

- Для лінійного тренда (У = а + бх) записується формула:

Отже, теоретичні значення витрат на інновації у виробництво і прогнозні показники на наступні три місяці подані на рисунку:

При збереженні тенденції, яка спостерігалася протягом останніх дванадцяти місяців, можна очікувати, що вартість сировини на підприємстві у наступні три місяці становитиме близько 36,879; 43,182; 46,333 тис грн..

- Для поліноміального тренда (У = а + бх + сх²)

Отриманий результат подано у режимі виведення формул

При збереженні тенденції, яка спостерігалася протягом останніх дванадцяти місяців, можна очікувати, що вартість інновацій на виробництво у наступні три місяця становитиме близько 46,461; 52,579; 59,122 тис грн..

3. Знайдемо прогнозне значення за допомогою функції «ПРЕДСКАЗ»

Функція «ПРЕДСКАЗ» застосовується, коли прогноз необхідно зробити на будь-який звітний термін, але тільки на один:

Аналогічне значення було отримане при застосуванні функції «ТЕНДЕНЦІЯ»

4. Знайдемо рівняння екпоненційного тренда: Y = ae^bx за допомогою функції «ЛГРФПРИБЛ»

Отриманий результат Y = 5428,919*1,1737^х дає змогу розрахувати прогнозне значення експоненційного тренду за будь-який період шляхом підставлення порядкового номера наступного періоду у рівняння.

13 місяць - Y = 5428,919*1,1737¹³ = 43546,74

14 місяць – Y = 5428,919*1,1737¹⁴ = 51110,81

15 місяць - Y = 5428,919*1,1737¹⁵ = 59988,76

Розрахунок прогнозу за допомогою степеневого тренду

13 місяць – y= 4997,5*13^0,675 = 28226,99

14 місяць – y= 4997,5*14^0,675 = 29674,89

15 місяць – y = 4997,5*15^{0,675 = 31089,54}