Контрольная работа по " Прогнозирование принятия управленческих решений"

Автор: Пользователь скрыл имя, 05 Декабря 2011 в 15:57, контрольная работа

Краткое описание

По данным, характеризующим изменение объемов продаж (таблица 1), требуется выполнить следующие задания:
1. Построить график изменения объема продаж во времени.
2. Применить метод трехчленной скользящей средней.
3. Построить систему нормальных уравнений и рассчитать константы прогнозирующей функции.
4. Определить наиболее вероятные объемы продаж в 13, 14, 15 месяцы.
5. Оценить правильность подбора прогнозирующей функции с помощью остаточной дисперсии, остаточного среднеквадратического отклонения и индекса корреляции.

Скачать в ZIP (53.85 Кб) Сколько стоит заказать работу?
Файлы: 1 файл

к-р по прогнозированию.docx

— 63.04 Кб (Скачать)

          Линейная функция: = 73.621+ 12.469t.

    Вычислим  значение средней арифметической  yср:

    yср = = 1856 : 12= 154,67

    Рассчитаем  статистические показатели, для чего промежуточные данные вычислений (для  суммарных значений) запишем в  табличной форме:

 
 
 

                                                                   Таблица 4

Месяцы  Объем  продаж (yt) Значения  прогнозирующей функции Значения

( yt –

)2

 ( yt – yср)2
Логарифми-ческой yt1 Линейной  Логарифми-ческой yt1 Линейной 
1 108 67,01 86.09 1680,18 480,0481 2178,0889
2 78 103,3178 98.559 640,991 422,6724 5878,2889
3 134 124,892 111.028 82,95566 527,712 427,2489
4 123 140,1518 123.497 294,1842 0,247 1002,9889
5 148 151,7282 135.966 13,89948 144,817 44,4889
6 111 161,1998 148.435 2520,02 1401,379 1907,0689
7 156 169,619 160.904 185,4772 24,049 1,7689
8 165 176,4596 173.373 131,3224 70,107 106,7089
9 183 182,774 185.842 0,051076 8,077 802,5889
10 171 188,036 198.311 290,2253 745,89 266,6689
11 234 193,298 210.78 1656,653 539,1684 6293,2489
12 245 197,5076 223.249 2255,528 473,106 8159,5089
78        1856 1855,9938 1856.034 9751,487 4837,2729 27068,6668
 
 

    Вычислим  значения σ2ост, σост , V:

    Для логарифмической функции:

    σ2ост= = 9751.487 : 12 = 812.624;

    σост = = 28.51;

    V= ( )* 100% = 28.51/154.67*100% = 18.43

    Для линейной функции:

    σ2ост = 4837.2729:12 =403.11;

    σост = = 20.1;

    V= 20.1/154.67*100% =13

    Сравнив эти три показателя между собой  мы видим, что для линейной функции они меньше, чем для логарифмической. Следовательно, линейная функция в нашем случае лучше подходит для уравнения прогноза.

    Чтобы вычислить индекс корреляции Ry/t , необходимо вычислить общую дисперсию σ2общ  по формуле:

          σ2общ= = 27068,6668 : 12 =2255,722

    Причем  она одинакова для любой прогнозирующей функции (в нашем случае — для логарифмической и линейной).

    Рассчитаем  значение индекса корреляции Ry/t :

    Для логарифмической функции:

      Ry/t = =  = 0,6

      Для линейной функции:

      Ry/t =   = 0,8213

    Чем больше индекс корреляции, тем сильнее  взаимодействие между переменными  t и  yt .Как видно значение индекса корреляции приближается к 0,9, т.е. весьма высоко, что указывает на значительную тесноту связи между переменными. Однако для линейной функции оно всё же выше и по этому критерию она подходит больше, чем логарифмическая.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

    6. Построить на одном  графике кривые  исходного ряда (объема  продаж),  скользящей  средней  и логарифмической функции вида 

     = f (t).

 

Информация о работе Контрольная работа по " Прогнозирование принятия управленческих решений"