Транспортных перевозок

Задание 4.1. Изучить статистические

методы исследований.

Статистические исследования закономерностей развития грузовых и пассажирских перевозок, их сезонных колебаний и конкурентной способности составляют базу для построения прогнозов, необходимых на стадии разработки планов автотранспортного предприятия (АТП). Сезонные колебания перевозок обусловлены многими факторами и в том числе - климатическими. Эти колебания перевозок негативно влияют на экономические показатели АТП, способствуют недостаточному (или чрезмерному) использованию подвижного состава и неравномерному использованию трудовых ресурсов.

Исследования данных объемов перевозок с помощью применения статистических методов сглаживания, построения графиков и последующего сравнения результатов дает возможность выявить тенденцию максимальных и минимальных объемов перевозок в целом. При моделировании рабочих процессов перевозок автомобильным транспортом используются растущие возможности современных компьютерных технологий, а также эффективные математические методы прогнозирования - скользящего среднего, экспоненциального сглаживания, построения регрессий.

Исследование и прогнозирование указанных процессов можно осуществить средствами среды Excel с применением, например, математического метода скользящего среднего, используемого для сглаживания и прогнозирования временн ы х рядов.

Временн о й ряд является некоторым количеством пар данных (X, Y), в которых Х отображает моменты или периоды времени (независимая переменная), а Y является параметром, характеризующим величину исследуемого процесса (зависимая переменная). Метод скользящего среднего позволяет выявить тенденции изменения фактических величин параметра Y во времени и прогнозировать будущие величины Y.

Созданную модель можно эффективно использовать в случаях, когда у величин прогнозируемого параметра наблюдается постоянная тенденция в динамике. Но указанный метод неэффективен в случаях, когда такая тенденция нарушается; например, при стихийных бедствиях, военных действиях, общественном беспорядке, при резком изменении параметров внутренней или внешней ситуации (уровня инфляции, цен на сырье), при коренном изменении плана деятельности предприятия, терпящего убытки.

Основная идея метода скользящего среднего заключается в замене фактических уровней исследуемого временн о го ряда их средними величинами, которые уравновешивают случайные колебания.

Таким образом, в итоге вычисляется сглаженный ряд величин исследуемого параметра, позволяющий более четко выделить основную тенденцию его изменения.

Метод скользящего среднего является относительно простым методом сглаживания и прогнозирования временн ы х рядов, основанном на представлении прогноза y*_t-1 в виде средней величины m предыдущих наблюдаемых данных y_t-1, где i изменяется от 1 до m:

.

Если, например, при исследовании временн о го ряда данных о прибыли от реализованных объемов перевозок АТП по месяцам в качестве прогноза выбрать скользящее среднее за три месяца (m=3), то прогнозом на июнь будет средняя величина показателей за три предыдущих месяца (март, апрель, май). Если же выбрать скользящее среднее за четыре месяца (m=4), то прогнозом на июнь будет средняя величина показателей за четыре предыдущих месяца (февраль, март, апрель, май). Часто, например, при разработке прогноза прибыли от объема перевозок АТП метод скользящего среднего, основанный на наблюдениях за три или четыре предыдущих месяца, бывает более эффективным (позволяет отслеживать фактический объем перевозок с большей точностью), нежели методы, основанные на долгосрочных наблюдениях (за 12 месяцев и более). Это объясняется тем, что в результате использования 3 -месячного скользящего среднего каждый из 3-х показателей отвечает за одну треть величины прогноза. При 12 -месячной скользящей средней величине каждый из показателей этих же трех месяцев отвечает лишь за 1/12 прогноза.

К сожалению, нет правила, которое позволяло бы подобрать оптимальное число m членов скользящего среднего. Однако можно отметить, что чем меньше m, тем сильнее прогноз реагирует на колебание временн о го ряда; и наоборот, чем больше m, тем процесс прогнозирования становится более инертным.

Задание 4.2. Исследовать процесс транспортных

перевозок методом скользящего среднего.

Пользователям рекомендуется при выполнении дальнейших заданий, построении таблиц и диаграмм и выполнении вычислений стремиться достичь подобия изображениям, представленных на рисунках учебного пособия.

1) Нарисовать в конспекте таблицу (рис. 4.2); ячейки K1 и L1 предназначены для названий столбцов.

Вычислить и записать в столбец K таблицы рис. 4.2 отклонения перевозок Q1 (по данным рис. 4.1) между соседними месяцами, включая знаки (плюс или минус)

2) Для создания собственного варианта количества перевезенного груза Q1 (тыс. тонн) рекомендуется в ячейку L2 таблицы рис.4.2. пользователя (в конспекте) записать количество тонн груза, соответствующее двум последним цифрам зачетной книжки. В ячейки L3 - L13 ввести количества тонн груза, добавляя к содержимому предыдущей ячейки вычисленные отклонения (включая знаки - плюс или минус).

3) Вызывать на экран табличный процессор MS Excel и исполнить вкладку Главная. Создать таблицу данных, подобную таблице рис. 4.1. Ячейки А1 - D4 предназначены для заголовков столбцов. В ячейки А2 - А13 ввести названия месяцев года.

Ячейки столбцов C и D (в таблице эти столбцы озаглавлены Q2 и Q3) остаются пустыми. Программа самостоятельно заполнит ячейки указанных столбцов в процессе реализации соответствующих методов.

4) Для графического отображения результатов исследований следует пометить ячейки А1 - В13, исполнить вкладку Вставка и исполнить пиктограмму Диаграммы.

На экран выводится форма с перечнем пиктограмм доступных типов диаграмм.

5) Исполнить пиктограмму График. В окне-подсказке нажать ЛКМ на графике с маркерами (крайний слева во втором ряду) - на экране в произвольном месте выводится графическое отображение фактического распределения Q1 по месяцам.

6) Исполнить вкладку Данные, а затем нажать кнопку (пиктограмму) Анализ данных - открывается диалоговое окно Анализ данных, в котором приведены инструменты для анализа, прогнозирования, изменения и обработки данных в среде MS Excel.

7) В окне Анализ данных в области Инструменты анализа пометить Скользящее среднее и нажать OK - открывается окно Скользящее среднее для ввода дополнительных параметров. Нажать кнопку Справка, изучить справку об используемом методе и закрыть справку.

8) В поле Входной интервал ввести адреса $B$2:$B$13 -области расположения анализируемых данных.

9) В поле Интервал ввести цифру 2, указав тем самым число значений, необходимых для расчета скользящего среднего; по умолчанию этот параметр равен 3. Чем больше данных, тем точнее будет сглажена кривая. Если количество данных слишком велико, то возникает опасность полностью сгладить определенные изменения и анализировать их в искаженном виде.

10) В поле Выходной интервал ввести адрес верхней ячейки $С$2 столбца расположения результатов вычислений прогнозируемых результатов Q2. Пометить опцию (параметр) Вывод графика и нажать OК - в произвольном месте выводится область диаграммы с фактическими данными и прогнозируемыми. Этой области присвоено название Скользящее среднее.

В третьем столбце таблицы данных программа самостоятельно размещает числовые величины данных, прогнозируемых методом скользящего среднего.

11) Установить УМ внутри области диаграммы - вид УМ изменяется на изображение перекрестья стрелок с указателем. Нажать ЛКМ и, удерживая ЛКМ нажатой, переместить область Скользящее среднее под таблицу с данными (рис. 4.1).

12) Сохранить результаты работы в папке группы в файле с названием, например, 11_Тарасенко_Анализ_1, где цифра 1 соответствует номеру исследования (по расположению будем считать эту область первой).

Задание 4.3. Исследовать процесс транспортных

перевозок методом экспоненциального

сглаживания.

В методе экспоненциального сглаживания колебаний начальных данных для каждого значения используется предыдущее среднее с учетом заданного весового коэффициента. Этот метод применяется к данным, которые характеризуются колебаниями большой амплитуды. Исследования данным методом выполняются следующими действиями.

1) Исполнить вкладку Данные, затем нажать кнопку Анализ данных - на экран выводится одноименное окно. Исполнить в этом окне инструмент анализа Экспоненциальное сглаживание.

2) В поле Входной интервал ввести $B$2:$B$13; в поле Выходной интервал ввести $D$2; пометить опцию Вывод графика. Поле Фактор затухания предназначено для указания числа в интервале от 0 до 1. Чем выше это значение, тем больше программа сглаживает отдельные колебания. Ввести величину 0,3 и закрыть диалоговое окно нажатием OК. На экран выводится очередной результат исследований - область диаграммы Экспоненциальное сглаживание. Расположить эту область в соответствии с изображением на рис. 4.1.

3) Сохранить результаты работы в файле с названием, например, 11_Тарасенко_Анализ_2 (по расположению будем считать эту область второй).

Задание 4.4. Исследовать процесс транспортных

перевозок методом регрессионного

анализа.

При реализации метода регрессионного анализа программа не строит график от одной точки до следующей. На основе данных и выбранного типа регрессии программа рассчитывает идеальную кривую линии тренда и рисует ее между точками графика. Исследования данным методом выполняются следующими действиями.

1) Пометить область диаграммы Скользящего среднего и с помощью нажатия [ Ctrl ] + [ C ] скопировать эту область в буфер обмена.

Пометить соответствующую ячейку под диаграммой Экспоненциального сглаживания и нажатием [ Ctrl ] + [ V ] вставить эту область под двумя предыдущими (по расположению будем считать эту область третьей).

2) Выбрать любую точку на третьей диаграмме, нажать ПКМ и выполнить команду Добавить линию тренда.

3) В соответствующем диалоговом окне для определения новой кривой следует, по выбору пользователя, указать тип регрессии Полиномиальная; в опции Степень указать 6 и нажать кнопку Закрыть (внизу).

4) Выполнить форматирование диаграмм (включая названия осей и областей), стремясь достигнуть подобия рис. 4.1.

5) Сохранить результаты работы с очередным номером исследования; например, 11_Тарасенко_Анализ_3.

Тема 5