Визначення початкових даних: обсяги реалізації продукції за два сезони F1, F2. У якості початкової інформації для прогнозування була використана інформація про реалізацію туристичних путівок одним з агенств м. Донецька. Дана статистика характеризується тим, що значення обсягу продажів мають виражений сезонний характер із зростаючим трендом.
Для прогнозування обсягу продажів, що має сезонний характер, пропонується такий алгоритм побудови прогнозної моделі:
1. Визначається тренд, що найкращим чином апроксимує фактичні дані. Використання поліноміального тренду при цьому дозволяє суттєво скоротити помилку прогнозної моделі.
y=a1*xn+a2*xn-1+…a6*x+a0 - поліноміальна
y= a1*x+a0 - лінійна
y=a*lnx+b - логарифмічна
2. Визначення величини сезонної компоненти. Вибираючи лінію тренда, що характеризує загальну тенденцію розвитку того явища, що вивчається, необхідно також розрахувати сезонну компоненту (S) і проаналізувати на скільки сильно сума середніх значень S відхиляється від 0. Якщо ця величина близька до 0, то можна стверджувати, що продажі дійсно мають сезонний характер, отже, товар можна назвати сезонним.
|
|
St,j=Ft,j-Tt,j, j=1,2*n, t=1,2 - сезонна компонента
Avgi=(St,1+St+1,2)/2, i=1,n - середнє
, i=1,n - середнє за середнім значенням
S`=Avgi-Avgtotal - скоректована сезонна компонента
Якщо встановлено, що в моделі існує сезонність , то період сезонності розраховується як середня арифметична між кількістю від’ємних та позитивних значень сезонної компоненти.
3. Розрахунок помилки моделі як різниці між фактичними значеннями і значеннями моделі:
Et,j=F t,j-(Tt,j+Sj), i=1,n, t=1,2
Замість значень F підставляються фактичні значення обсягів продажів.
(Tt,j+Sj) – значення моделі (значення тренду + значення сезонної компоненти).
Після знаходження середньоквадратичної помилки моделі можна зробити висновок про точність моделі в цілому.
Визначається точність моделі:
Якщо точність моделі коливається у межах 90%-100%, то можна стверджувати, що модель є достатньо точною.
4. Визначивши найбільш точну модель, можна побудувати прогноз змін продажів.
6. На основі моделі будується остаточний прогноз обсягу продажів:
де f – функція лінії тренду;
σ – задає довірчий інтервал;
Приклад виконання роботи:
Завдання 1 На основі вихідний даних виконати прогноз реалізації туристичних путівок на 3 періоди використовуючи статистичні функції.
1. Завантажити табличний процесор Microsoft Excel.
2. На Листі 1 побудувати таблицю з вихідними даними реалізації туристичних путівок.
|
|
3. При заповненні стовпця Дата використовуватикоманду Правка – Заполнить – Прогрессия. Заповнити вікнояк показано на рисунку.
4. У клітинці Е7 виконати прогноз на 1 лютого 2011 з використанням функції ПРЕДСКАЗ виконавши команду Вставка – Функція – Статистические – ПРЕДСКАЗ і заповнити діалогове вікно за зразком:
5. У клітинці Е8 виконати прогноз на 1 лютого 2011 з використанням функції ТЕНДЕНЦИЯ виконавши команду Вставка – Функция – Статистические – ТЕНДЕНЦИЯ і заповнити діалогове вікно за зразком:
6. У клітинці Е9 виконати прогноз на 1 лютого 2011 з використанням функції РОСТ виконавши команду Вставка – Функция – Статистические – РОСТ і заповнити діалогове вікно за зразком:
7. У клітинках E11:F11 для розрахунку коефіцієнтів прямої, яка найкращим чином апроксимує вихідні дані і має вигляд: y = mx + b, використовувати функцію ЛИНЕЙН виконавши команду Вставка – Функция – Статистические – ЛИНЕЙН та заповнити діалогове вікно за зразком:
Після заповнення натиснути одночасно клавіші Ctrl+Shift+Enter. На основі отриманих коефіцієнтів побудувати рівняння прямої:
y=122,07x - 4837596,73
Індивідуальні завдання для виконання лабораторної роботи № 3
Варіант 1
Завдання 1
На основі вхідних даних виконати прогноз прибутку туристичної компанії на 3 періоди використовуючи статистичні функції.
Період | Прибуток |
2002 | 54000 |
2003 | 74000 |
2004 | 78000 |
2005 | 82000 |
2006 | 83500 |
2007 | 84200 |
2008 | 85300 |
2009 | 86000 |
2010 | 87100 |
Варіант 2
Завдання 1
На основі вхідних даних виконати прогноз витрат на рекламу туристичної компанії на 3 періоди використовуючи статистичні функції.
Період | Витрати на рекламу |
Січень 2011 | 15000 |
Лютий 2011 | 15400 |
Березень 2011 | 16200 |
Квітень 2011 | 16800 |
Травень 2011 | 17500 |
Червень 2011 | 17700 |
Липень 2011 | 18000 |
Серпень 2011 | 18400 |
Вересень 2011 | 19000 |
Варіант 3
Завдання 1
На основі вхідних даних виконати прогноз величини попиту туристичної компанії на 3 періоди використовуючи статистичні функції.
Період | Попит |
2002 | 477800 |
2003 | 515400 |
2004 | 551230 |
2005 | 567540 |
2006 | 578652 |
2007 | 587634 |
2008 | 654008 |
2009 | 678559 |
2010 | 698700 |
Варіант 4
Завдання 1
На основі вхідних даних виконати прогноз кількості туристів, вік яких не перевищує 25 років, на 3 періоди використовуючи статистичні функції.
Період | Кількість туристів |
Січень 2011 | 123 |
Лютий 2011 | 133 |
Березень 2011 | 142 |
Квітень 2011 | 156 |
Травень2011 | 158 |
Червень 2011 | 167 |
Липень 2011 | 169 |
Серпень 2011 | 173 |
Вересень 2011 | 177 |
Варіант 5
Завдання 1
На основі вхідних даних виконати прогноз кількості туристів, вік яких не перевищує 18 років, на 3 періоди використовуючи статистичні функції.
Період | Кількість туристів |
1 квартал 2009 | 32 |
2 квартал 2009 | 37 |
3 квартал 2009 | 42 |
4 квартал 2009 | 54 |
1 квартал 2010 | 77 |
2 квартал 2010 | 87 |
3 квартал 2010 | 93 |
4 квартал 2010 | 102 |
1 квартал 2011 | 111 |
Варіант 6
Завдання 1
На основі вхідних даних виконати прогноз кількості туристичних агентств на 3 періоди використовуючи статистичні функції.
Період | Кількість туристичних агентств |
2002 | 132 |
2003 | 137 |
2004 | 142 |
2005 | 154 |
2006 | 177 |
2007 | 187 |
2008 | 193 |
2009 | 204 |
2010 | 340 |
Варіант 7
Завдання 1
На основі вхідних даних виконати прогноз кількості спортивних заходів на 3 періоди використовуючи статистичні функції.
Період | Спортивні заходи |
2002 | 56 |
2003 | 59 |
2004 | 62 |
2005 | 67 |
2006 | 72 |
2007 | 74 |
2008 | 83 |
2009 | 87 |
2010 | 95 |
Варіант 8
Завдання 1
На основі вхідних даних виконати прогноз середньої ціни на туристичний пакет на 3 періоди використовуючи статистичні функції.
Період | Середня ціна |
2002 | 220 |
2003 | 300 |
2004 | 350 |
2005 | 400 |
2006 | 450 |
2007 | 480 |
2008 | 495 |
2009 | 505 |
2010 | 620 |
Варіант 9
Завдання 1
На основі вхідних даних виконати прогноз кількості відпочиваючих дітей на 3 періоди використовуючи статистичні функції.
|
|
Період | Кількість дітей |
2002 | 450 |
2003 | 520 |
2004 | 695 |
2005 | 786 |
2006 | 860 |
2007 | 955 |
2008 | 1095 |
2009 | 1505 |
2010 | 1620 |
Варіант 10
Завдання 1
На основі вхідних даних виконати прогноз витрат на впровадження інновацій у туристичний бізнес на 3 періоди використовуючи статистичні функції.
Період | Витрати на інновації |
2002 | 45000 |
2003 | 52000 |
2004 | 69500 |
2005 | 78600 |
2006 | 86000 |
2007 | 95500 |
2008 | 109500 |
2009 | 150500 |
2010 | 162000 |
Варіант 11
Завдання 1
На основі вхідних даних виконати прогноз чисельності співробітників туристичних компаній на 3 періоди використовуючи статистичні функції.
Період | Число співробітників |
2002 | 2450 |
2003 | 2520 |
2004 | 2695 |
2005 | 2786 |
2006 | 2860 |
2007 | 2955 |
2008 | 2095 |
2009 | 3505 |
2010 | 3620 |
Варіант 12
Завдання 1
На основі вхідних даних виконати прогноз попиту на послуги туристичних компаній на 3 використовуючи статистичні функції.
Період | Попит |
2002 | 65000 |
2003 | 68500 |
2004 | 72000 |
2005 | 73500 |
2006 | 77200 |
2007 | 81000 |
2008 | 82500 |
2009 | 90000 |
2010 | 93000 |
Варіант 13
Завдання 1
На основі вхідних даних виконати прогноз кількості іноземних туристів, бажаючих відвідати Україну, на 3 періоди використовуючи статистичні функції.
Період | Кількість іноземних туристів |
2002 | 540 |
2003 | 740 |
2004 | 780 |
2005 | 820 |
2006 | 835 |
2007 | 842 |
2008 | 853 |
2009 | 860 |
2010 | 871 |
Варіант 14
Завдання 1
На основі вхідних даних виконати прогноз кількості відпочиваючих туристів пенсійного віку на 3 періоди використовуючи статистичні функції.
Період | Кількість туристів пенсійного віку |
2002 | 145 |
2003 | 182 |
2004 | 223 |
2005 | 297 |
2006 | 302 |
2007 | 312 |
2008 | 440 |
2009 | 506 |
2010 | 583 |
Варіант 15
Завдання 1
На основі вхідних даних виконати прогноз кількості відпочиваючих дітей в спортивно-оздоровчих комплексах на 3 періоди використовуючи статистичні функції.
Період | Кількість дітей |
2002 | 2500 |
2003 | 2650 |
2004 | 2740 |
2005 | 3020 |
2006 | 3545 |
2007 | 3600 |
2008 | 3658 |
2009 | 4125 |
2010 | 4256 |