Пример готовой контрольной работы по предмету: Экономика
Содержание
Задание
1. Оценка взаимосвязей и зависимостей 3
Задание
2. Прогнозирование по уравнениям трендов 11
Задание
3. Прогнозирование по однофакторным регрессионным моделям 16
Оборот розничной торговли (ОРТ) и денежные доходы 18
Задание
4. Прогнозирование по 22
многофакторным регрессионным моделям 22
Список литературы 31
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.
Месяцы 2003200420052006Месяцы
123456
Январь 409,7486,5532,9858,31
Февраль 391,5505,6654,2825,92
Март604,4701,7801,4987,53
Апрель 529,8578,6848,21063,14
Май 540,6621,6797,41195,95
Июнь 530,3777,0888,71321,56
Июль 663,3759,6988,11794,67
Август656,9794,01111,72091,18
Сентябрь 634,6832,41051,52191,09
Октябрь 558,4802,6972,32122,310
Ноябрь 479,7728,5920,52179,611
Декабрь 530,0780,3937,22331,512
Таблица 2
Оборот розничной торговли Читинской области,
млн. руб.
Месяцы 2003200420052006Месяцы
123456
Январь 1938,32381,32672,73124,91
Февраль 1896,62408,52722,53195,22
Март2093,12659,53019,13614,43
Апрель 2140,42666,23053,63674,64
Май 2082,42689,53197,83812,65
Июнь 2133,22755,43238,03850,66
Июль 2182,02841,33345,93742,87
Август2276,72884,53465,73926,18
Сентябрь 2272,62933,83468,73941,49
Октябрь 2381,72961,23546,04107,910
Ноябрь 2295,22942,13557,14146,911
Декабрь 2826,33419,93196,54956,512
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.
