Содержание

Задание 1. Оценка взаимосвязей и зависимостей3

Задание 2. Прогнозирование по уравнениям трендов11

Задание 3. Прогнозирование по однофакторным регрессионным моделям16

Оборот розничной торговли (ОРТ) и денежные доходы18

Задание 4. Прогнозирование по22

многофакторным регрессионным моделям22

Список литературы31

Выдержка из текста

Задание 1.1 Анализ зависимостей с помощью диаграмм

Построить диаграммы, показывающие зависимость объемов промышленного производства от времени.

В табл. 1 выделить первые шесть столбцов, вызвать «Мастер диаграмм», определить место для диаграммы, выбрать тип диаграммы и выполнить последовательно все необходимые шаги.

Проанализировать полученные результаты, сопоставляя динамику объемов промышленного производства за различные годы. Выдать диаграмму на печать вместе с анализом.

Таблица 1

Оборот оптовой торговли Читинской области,

млн. руб.

Месяцы2003200420052006Месяцы

123456

Январь409,7486,5532,9858,31

Февраль391,5505,6654,2825,92

Март604,4701,7801,4987,53

Апрель529,8578,6848,21063,14

Май540,6621,6797,41195,95

Июнь530,3777,0888,71321,56

Июль663,3759,6988,11794,67

Август656,9794,01111,72091,18

Сентябрь634,6832,41051,52191,09

Октябрь558,4802,6972,32122,310

Ноябрь479,7728,5920,52179,611

Декабрь530,0780,3937,22331,512

Таблица 2

Оборот розничной торговли Читинской области,

млн. руб.

Месяцы2003200420052006Месяцы

123456

Январь1938,32381,32672,73124,91

Февраль1896,62408,52722,53195,22

Март2093,12659,53019,13614,43

Апрель2140,42666,23053,63674,64

Май2082,42689,53197,83812,65

Июнь2133,22755,43238,03850,66

Июль2182,02841,33345,93742,87

Август2276,72884,53465,73926,18

Сентябрь2272,62933,83468,73941,49

Октябрь2381,72961,23546,04107,910

Ноябрь2295,22942,13557,14146,911

Декабрь2826,33419,93196,54956,512

Решение:

Оценка зависимости моделируемого показателя от времени и от других показателей необходима для того, чтобы определить возможность прогнозирования какого-либо показателя по данной модели. Если зависимость сильная, то прогноз будет более надежным, чем в том случае, когда зависимость слабая.

При изучении зависимостей можно:

-сопоставить развитие какого-либо процесса или отдельного показателя за конкретный период времени;

-выявить зависимости между двумя рядами динамики;

-сопоставить динамику одного и того же показателя.

По результатам анализа можно сделать предварительный вывод о возможности прогнозирования и наиболее адекватных моделях. Если зависимость между данным динамическим рядом и временем сильная, устойчивая, существенно не меняется при сопоставлении за различные временные интервалы, то возможно использовать для прогнозирования уравнения тренда.

Если зависимость от времени несущественная, а связи между двумя факторами тесные, то целесообразно применять факторные модели.

Зависимость между показателями можно оценить, во-первых, на основании изучения диаграмм, во-вторых, путем расчета коэффициентов связи — коэффициентов корреляции и детерминации.

Список использованной литературы

1. Информационные технологии управления: Учеб. пособие для вузов / Под ред. проф. Г.А. Титоренко, – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002.

2. Устинова Г.М. Информационные системы менеджмента: Основные аналитические технологии в поддержке принятия решений: Учеб. пособие. – СПб.: ДиаСофтЮП, 2000.

3. Козырев А.А. Информационные технологии в экономике и управлении: Учебник. – СПб.: Изд-во Михайлова В.А., 2003

4. Стэнсфилд Р., Эддоус М. Методы принятия решений. – М. Юнити 1997.

5. Первозванский А.А. Математические модели в управлении производством. — М.: Наука, 1975.

6. Бахтин А.Е. Математическое моделирование в экономике: Учебное пособие. – Новосибирск: НГАЭиУ, 1995.

7. Глинский В.В., Ионин В.Г. Статистический анализ. – М.: Инфра М, 2002.

8. Экономическое прогнозирование. Задания контрольных работ для студентов всех специальностей заочной формы обучения. Новосибирск СибУПК, 2001 год.

Похожие записи