Исходные данные объема реализации хлебобулочных изделий, тыс. тонн

Товарная группа	Годы
Товарная группа	1998	1999	2000	2001	2002
Хлеб пеклеванный	129,6	130,1	128,9	129,9	128,8
Хлеб пшеничный	183,0	181,6	184,6	183,5	184,0
Хлеб ржаной	104,4	104,1	103,8	103,9	104,0
Хлебобулочные изделия	90,8	91.0	90,6	90,7	90,9
Итого	507,8	506,8	507,9	508,0	507,7

П = (507,8 +506,8+507,9 + 508+507,7): 5 = 507,6

Расчет ошибки прогноза:

Оп = +,- Ö å d² (2),

где å d² - самума квадратов отклонений значений объема реализованного спроса от среднеарифметического значения объема реализации,

N – количество лет в исследуемом периоде.

То есть: Оп = +,- Ö [å (507,6 –507,8)²+(507,6-506,8)²+ (507,6 –507,9)²+(507,6 – 508)²+ (507,6 –507,7)²]: 5 =Ö[0,04+0,64+0,09+0,16+0,01]: 5 = 0,4

б) Тенденция изменения спроса характеризуется постом или снижением

П = С_n_-1 + Аср (3),

Где П – прогноз спроса,

С_n_-1 - объем спроса в году, который предшествует прогнозируемому,

Аср – среднее значение абсолютного прироста (снижения).

П = С_n_-1 * Тср. (4),

Где П – прогноз спроса,

С_n_-1 - объем спроса в году, который предшествует прогнозируемому,

Тср. – средний темп роста (снижения).

Исходные данные объема реализации кондитерских изделий, тыс. т

Годы
1998	1999	2000	2001	2002
234	348	463	596	717

Вспомогательная таблица для составления прогноза спроса

Годы	Объем реализованного спроса, тыс. т	Абсолютный прирост	Темп роста
1998	234	-
1999	348	114	1,5
2000	463	115	1,3
2001	596	113	1,2
Среднее значение		114	1,3
2002	717	121	1,2
Среднее значение	471,6	115,8	1,3

Оценка прогностической ценности модели спроса

Х) метод оценки на основе анализа выявленных закономерностей

П 2002 = 596 +114=710

П 2002 = 596 *1,3 =774,8

П 2003 = 717 +115,8 = 832,8

Х) метод расчета корреляционного отношения

n n

h =Ö [ å (ý_i-у_ср)² / å (у_i-у_ср)²] (5)

I=1 I=1

Где

h- корреляционное отношение, 0£h³1

ý_i _–значение признака, вычисленное по формуле

у_i _–экспериментальное значение признака

у_ср_– среднеарифметическое значение признака

ý значение признака, вычисленное по формуле, равняется:

Годы	ý_i (объем реализованного спроса, тыс. т)
1999	349,8 (234+115,8)
2000	463,8 (348+ 115,8)
2001	578,8 (463+ 115,8)
2002	711,8 (596 + 115,8)

числитель формулы – (234,0-471,6)²+(348,0-471,6)²+(463,0- 471,6)²+ (596,0 - 471,6)²=56453,8+ 15277,0+ 74,0 + 15475,4 = 84073,8

знаменатель формулы –(349,8-471,6)²+(463,8-471,6)²+(578,8- 471,6)²+ (711,8-471,6)²=14835,2 +50,84 +11491,8 +57696,0 = 87280,2

h=Ö84073,8/87280,2 =0,98, так как чем больше h, тем модель более адекватна, рассчитанное значение можно считать вполне репрезентативным.

Х) метод расчета относительной ошибки аппроксимации

Ē =[1/n å (у_i-у_ср) ] *100%, (6)

I=1 у_i

Где

Ē - относительная ошибка аппроксимации

N – число исследуемых признаков

у_i _- экспериментальное значение признака

у_ср_–среднеарифметическое значение признака

чем меньше Ē, тем модель более адекватная

то есть Ē = {1/4 * [ (349,8-471,6) : 349,8+ (463,8-471,6) : 463,8+ (578,8- 471,6) : 578,8+ (711,8-471,6):711,8 ] }* 100% = [0,25 * (0,3 +0,02 +0,2 +0,3) ]* 100% =20,5%

Компьютерная обработка данных для построения линии тренда

Рис.1 Линейный тренд объема спроса на кондитерские изделия

Метод нормативных расчетов – составление прогноза спроса с использованием показателей средних фактических норм потребления (расхода), рациональных норм потребления или физиологическая норма потребления.

П= n * N (7),

Где П – прогноз спроса,

N – средняя фактическая норма расхода или потребления, рациональная норма потребления, физиологическая норма потребления.

N – количество потенциальных пользователей.

Пример расчета:

Среднее фактическое потребление мяса и мясопродуктов в год на душу населения – 52 кг

Количество жителей в районе А – 350 тыс. чел, Б – 432 тыс. чел

П = 52 * (350+432) =40,7 тонн

Метод математического моделирования - предполагает описание процесса развития спроса с учетом факторов, влияющих нас спрос.

Однофакторные модели Y= f (x)

Многофакторные модели Y= f (x, d, I, j, l, m)